긴 Python 코드를 리팩토링하는 방법
1. for 루프를 목록/사전/집합 표현식으로 변환
우리가 자주 접하는 상황은 값 집합을 만드는 것입니다.
예를 들어, 3차 숫자 목록을 만들고 반복적으로 채울 수 있습니다. 대부분의 언어에서 표준 방법은 다음과 같습니다.
cubes = [] for i in range(20): cubes.append(i ** 3)
Python에서는 목록 표현식을 사용하여 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다. 목록 정의와 지루한 채우기 작업을 피하기 위해 이 코드를 한 줄로 압축할 수 있습니다.
cubes = [i ** 3 for i in range(20)]
보세요, 세 줄의 코드를 한 줄로 변환했는데, 이는 의심할 여지 없이 좋은 선택입니다. 눈으로 코드를 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽으로 확인할 필요가 없습니다.
코드를 한 줄로 압축하면 읽기가 더 어려워지지만 파생 표현식에는 적용되지 않습니다. 구문에 익숙해지면 필요한 모든 요소가 매우 명확하게 표시되므로 for 루프 버전보다 읽기가 더 쉽습니다.
또 다른 요점은 할당이 이제 원자 연산과 비슷하다는 것입니다. 큐브를 만드는 방법에 대한 지침을 제공하기보다는 큐브가 무엇인지 선언합니다. 이렇게 하면 변수 큐브가 어떻게 구성되는지보다는 변수 큐브가 의미하는 바에 초점을 맞추기 때문에 코드를 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
마지막으로 표현식은 루프에서 컬렉션을 구축하는 것보다 빠른 경우가 많습니다. 이는 성능을 고려할 때 중요한 요소이기도 합니다.
2. 할당을 증분 할당으로 대체
증분 할당은 빠르고 간단한 Python 구문입니다.
언제든지 다음과 같은 코드가 있습니다:
count = count + other_value
는 다음 코드로 대체될 수 있습니다:
count += other_value
코드는 짧고 명확합니다. 계산 변수에 대해 두 번 생각할 필요가 없습니다. 마이너스 같음(-=), 비트 AND 같음(&=), 나누기 같음(/=), 곱하기 같음(*=) 등 몇 가지 연산자도 사용할 수 있습니다.
할당하는 유형에는 적절한 연산자가 정의되어 있어야 하므로 주의가 필요합니다. 예를 들어, numpy 배열은 /= 작업을 지원하지 않습니다.
3. 한 번만 사용되는 인라인 변수
사람들의 코드에서 흔히 볼 수 있는 상황은 결과를 임시 변수에 할당한 후 즉시 반환하는 것입니다.
def state_attributes(self): """Return the state attributes.""" state_attr = { ATTR_CODE_FORMAT: self.code_format, ATTR_CHANGED_BY: self.changed_by, } return state_attr
실제로 결과를 저장하기 위해 임시 변수를 사용하는 대신 결과를 직접 반환하는 것이 더 좋은 방법입니다
def state_attributes(self): """Return the state attributes.""" return { ATTR_CODE_FORMAT: self.code_format, ATTR_CHANGED_BY: self.changed_by, }
이렇게 하면 코드가 단축되고 불필요한 변수를 삭제하여 코드를 읽는 정신적 소모를 줄일 수 있습니다.
임시 변수는 매개변수나 조건으로 사용될 때 유용할 수 있으며 이름은 해당 내용을 반영합니다. 위의 예에서는 state 속성만 반환되며 state_attr은 추가 정보를 제공하지 않습니다. 따라서 결과를 임시 변수에 할당할 필요가 없습니다.
4. if 문을 if 표현식으로 대체
변수를 두 가지 다른 값 중 하나로 설정하려는 상황이 자주 발생합니다.
if condition: x = 1 else: x = 2
이것은 Python의 조건식 구문(파이썬의 삼항 연산자 버전)을 사용하여 한 줄에 작성할 수 있습니다.
x = 1 if condition else 2
이것은 확실히 더 간결하지만 논란의 여지가 있는 리팩토링입니다(목록 표현식과 마찬가지로). 일부 프로그래머는 if 문에 조건 전체를 작성하는 것보다 이해하기 어렵다는 이유로 이 표현식을 싫어합니다.
이러한 개선은 조건식을 짧게 하고 조합할 수 있는 경우 효율성을 높일 수 있다고 생각합니다. 목록 표현식 예와 유사하게 코드를 읽을 때 일반적으로 x가 어떻게 할당되는지 알 필요가 없으며 x가 할당된 다음 앞으로 나아가는 것만 볼 수 있습니다.
5. 원치 않는 표현식을 생성기로 대체
간단한 문장으로 변환: 집합 대신 생성기를 매개변수로 사용하는 any, all, sum과 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 즉,
hat_found = any([is_hat(item) for item in wardrobe])
대신 다음과 같이 코드를 변경할 수 있습니다.
hat_found = any(is_hat(item) for item in wardrobe)
이렇게 하면 괄호 쌍이 제거되어 코드가 약간 더 명확해집니다. any 함수가 결과를 찾으면 전체 목록을 작성할 필요 없이 즉시 반환됩니다. 이는 성능 향상으로 이어질 수 있습니다.
실제로 생성기를 any()에 전달하고 있다는 점에 유의하세요. 엄밀히 말하면 코드는 다음과 같아야 합니다.
hat_found = any(is_hat(item) for item in wardrobe)
하지만 Python에서는 이 괄호 쌍을 생략할 수 있습니다. 다음은 생성기를 허용하는 표준 라이브러리 함수입니다.
'all', 'any', 'enumerate', 'frozenset', 'list', 'max', 'min', 'set', 'sum', 'tuple'로그인 후 복사
6. 조건을 반환 문으로 단순화합니다.
마지막으로 소개된 리팩토링 기술은 함수가 결과를 True 또는 False로 반환해야 한다는 것입니다. 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.
def function(): if isinstance(a, b) or issubclass(b, a): return True return False
그러나 아래와 같이 결과를 직접 반환하는 것이 더 간결합니다.
def function(): return isinstance(a, b) or issubclass(b, a)
이는 표현식이 부울 값으로 평가되는 경우에만 수행할 수 있습니다. 예를 들어,
def any_hats(): hats = [item for item in wardrobe if is_hat(item)] if hats or self.wearing_hat(): return True return False
예제에서는 bool()을 사용하여 hat과 self.wearing_hat()을 bool 목록으로 결합하여 if 조건을 제거하고 프로그램을 단순화할 수 있습니다.
아아아아위 내용은 긴 Python 코드를 리팩토링하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PS "로드"문제는 자원 액세스 또는 처리 문제로 인한 것입니다. 하드 디스크 판독 속도는 느리거나 나쁘다 : CrystalDiskinfo를 사용하여 하드 디스크 건강을 확인하고 문제가있는 하드 디스크를 교체하십시오. 불충분 한 메모리 : 고해상도 이미지 및 복잡한 레이어 처리에 대한 PS의 요구를 충족시키기 위해 메모리 업그레이드 메모리. 그래픽 카드 드라이버는 구식 또는 손상됩니다. 운전자를 업데이트하여 PS와 그래픽 카드 간의 통신을 최적화하십시오. 파일 경로는 너무 길거나 파일 이름에는 특수 문자가 있습니다. 짧은 경로를 사용하고 특수 문자를 피하십시오. PS 자체 문제 : PS 설치 프로그램을 다시 설치하거나 수리하십시오.

부팅 할 때 "로드"에 PS가 붙어있는 여러 가지 이유로 인해 발생할 수 있습니다. 손상되거나 충돌하는 플러그인을 비활성화합니다. 손상된 구성 파일을 삭제하거나 바꾸십시오. 불충분 한 메모리를 피하기 위해 불필요한 프로그램을 닫거나 메모리를 업그레이드하십시오. 하드 드라이브 독서 속도를 높이기 위해 솔리드 스테이트 드라이브로 업그레이드하십시오. 손상된 시스템 파일 또는 설치 패키지 문제를 복구하기 위해 PS를 다시 설치합니다. 시작 오류 로그 분석의 시작 과정에서 오류 정보를 봅니다.

"로드"는 PS에서 파일을 열 때 말더듬이 발생합니다. 그 이유에는 너무 크거나 손상된 파일, 메모리 불충분, 하드 디스크 속도가 느리게, 그래픽 카드 드라이버 문제, PS 버전 또는 플러그인 충돌이 포함될 수 있습니다. 솔루션은 다음과 같습니다. 파일 크기 및 무결성 확인, 메모리 증가, 하드 디스크 업그레이드, 그래픽 카드 드라이버 업데이트, 의심스러운 플러그인 제거 또는 비활성화 및 PS를 다시 설치하십시오. 이 문제는 PS 성능 설정을 점차적으로 확인하고 잘 활용하고 우수한 파일 관리 습관을 개발함으로써 효과적으로 해결할 수 있습니다.

이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PS 카드의로드 인터페이스는 소프트웨어 자체 (파일 손상 또는 플러그인 충돌), 시스템 환경 (DIFE 드라이버 또는 시스템 파일 손상) 또는 하드웨어 (하드 디스크 손상 또는 메모리 스틱 고장)로 인해 발생할 수 있습니다. 먼저 컴퓨터 자원이 충분한 지 확인하고 배경 프로그램을 닫고 메모리 및 CPU 리소스를 릴리스하십시오. PS 설치를 수정하거나 플러그인의 호환성 문제를 확인하십시오. PS 버전을 업데이트하거나 폴백합니다. 그래픽 카드 드라이버를 확인하고 업데이트하고 시스템 파일 확인을 실행하십시오. 위의 문제를 해결하면 하드 디스크 감지 및 메모리 테스트를 시도 할 수 있습니다.
