백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 모아두기 추천하는 파이썬 활용팁 20가지!

모아두기 추천하는 파이썬 활용팁 20가지!

Aug 09, 2023 pm 05:42 PM
python


1. 혼란스러운 연산

이 섹션에서는 일부 Python의 혼란스러운 연산을 비교합니다.

1.1 치환을 사용한 무작위 샘플링과 치환 없는 무작위 샘플링

import random
random.choices(seq, k=1)  # 长度为k的list,有放回采样
random.sample(seq, k)     # 长度为k的list,无放回采样
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1.2 람다 함수의 매개변수

func = lambda y: x + y          # x的值在函数运行时被绑定
func = lambda y, x=x: x + y     # x的值在函数定义时被绑定
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1.3 copy 및 deepcopy

import copy
y = copy.copy(x)      # 只复制最顶层
y = copy.deepcopy(x)  # 复制所有嵌套部分
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복사 및 변수 앨리어싱 결합 시 함께 사용하면 혼동하기 쉽습니다.

a = [1, 2, [3, 4]]

# Alias.
b_alias = a  
assert b_alias == a and b_alias is a

# Shallow copy.
b_shallow_copy = a[:]  
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]

# Deep copy.
import copy
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)  
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]
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별칭을 수정하면 원본 변수에 영향을 미칩니다. (얕은) 복사본의 요소는 원본 목록에 있는 요소의 별칭인 반면, 전체 복사는 재귀적으로 복사됩니다. 딥 카피 수정은 원래 변수에 영향을 주지 않습니다.

2、常用工具

2.1 读写 CSV 文件

import csv
# 无header的读写
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''让Python不将换行统一处理
    for row in csv.reader(f):
        print(row[0], row[1])  # CSV读到的数据都是str类型
with open(name, mode='wt') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(['symbol', 'change'])

# 有header的读写
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
    header = ['symbol', 'change']
    f_csv = csv.DictWriter(f, header)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})
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注意,当 CSV 文件过大时会报错:_csv.Error: field larger than field limit (131072),通过修改上限解决

import sys
csv.field_size_limit(sys.maxsize)
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csv 还可以读以 \t 分割的数据

f = csv.reader(f, delimiter='\t')
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2.2 迭代器工具

itertools 中定义了很多迭代器工具,例如子序列工具:

import itertools
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F

itertools.filterfalse(predicate, iterable)         # 过滤掉predicate为False的元素
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6

itertools.takewhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时停止迭代
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4

itertools.dropwhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时开始迭代
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1

itertools.compress(iterable, selectors)            # 根据selectors每个元素是True或False进行选择
# compress(&#39;ABCDEF&#39;, [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F
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序列排序:

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

itertools.groupby(iterable, key=None)              # 按值分组,iterable需要先被排序
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)

itertools.permutations(iterable, r=None)           # 排列,返回值是Tuple
# permutations(&#39;ABCD&#39;, 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC

itertools.combinations(iterable, r=None)           # 组合,返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations(&#39;ABCD&#39;, 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD
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多个序列合并:

itertools.chain(*iterables)                        # 多个序列直接拼接
# chain(&#39;ABC&#39;, &#39;DEF&#39;) -> A, B, C, D, E, F

import heapq
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)   # 多个序列按顺序拼接
# merge(&#39;ABF&#39;, &#39;CDE&#39;) -> A, B, C, D, E, F

zip(*iterables)                                    # 当最短的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)  # 当最长的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
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2.3 计数器

计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

import collections
# 创建
collections.Counter(iterable)

# 频次
collections.Counter[key]                 # key出现频次
# 返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次,如果n为None,返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)

# 插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1 + counter2; counter1 - counter2  # counter加减

# 检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)
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2.4 带默认值的 Dict

当访问不存在的 Key 时,defaultdict 会将其设置为某个默认值。

import collections
collections.defaultdict(type)  # 当第一次访问dict[key]时,会无参数调用type,给dict[key]提供一个初始值
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2.5 有序 Dict

import collections
collections.OrderedDict(items=None)  # 迭代时保留原始插入顺序
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3、高性能编程和调试

3.1 输出错误和警告信息

向标准错误输出信息

import sys
sys.stderr.write(&#39;&#39;)
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输出警告信息

import warnings
warnings.warn(message, category=UserWarning)  
# category的取值有DeprecationWarning, SyntaxWarning, RuntimeWarning, ResourceWarning, FutureWarning
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控制警告消息的输出

$ python -W all     # 输出所有警告,等同于设置warnings.simplefilter(&#39;always&#39;)
$ python -W ignore  # 忽略所有警告,等同于设置warnings.simplefilter(&#39;ignore&#39;)
$ python -W error   # 将所有警告转换为异常,等同于设置warnings.simplefilter(&#39;error&#39;)
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3.2 代码中测试

有时为了调试,我们想在代码中加一些代码,通常是一些 print 语句,可以写为:

# 在代码中的debug部分
if __debug__:
    pass
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一旦调试结束,通过在命令行执行 -O 选项,会忽略这部分代码:

$ python -0 main.py
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3.3 代码风格检查

使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误

pylint main.py
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3.4 代码耗时

耗时测试

$ python -m cProfile main.py
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测试某代码块耗时

# 代码块耗时定义
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter

@contextmanager
def timeblock(label):
    tic = perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        toc = perf_counter()
        print(&#39;%s : %s&#39; % (label, toc - tic))

# 代码块耗时测试
with timeblock(&#39;counting&#39;):
    pass
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代码耗时优化的一些原则

  • 전체 코드가 아닌 성능 병목 현상이 발생하는 위치를 최적화하는 데 집중하세요.
  • 전역 변수를 사용하지 마세요. 지역 변수는 전역 변수보다 빠르게 조회되며, 함수 내에서 전역 변수를 정의하는 코드 실행은 일반적으로 15%-30% 더 빠릅니다.
  • 속성에 액세스하려면 . 자주 액세스되는 클래스 멤버 변수 self.member를 로컬 변수에 넣으려면 from module import name을 사용하는 것이 더 빠릅니다.
  • 내장된 데이터 구조를 사용해 보세요. str, list, set, dict 등은 C로 구현되어 매우 빠르게 실행됩니다.
  • 불필요한 중간 변수 및 copy.deepcopy() 생성을 피하세요.
  • a + ':' + b + ':' + c와 같은 문자열 연결은 쓸모없는 중간 변수를 많이 생성하며 ':',join([a, b, c])는 생성되지 않습니다. 효율적인 소수. 또한 문자열 연결이 필요한지 여부를 고려해야 합니다. 예를 들어 print(':'.join([a, b, c]))는 print(a, b, c, sep=':'보다 효율성이 떨어집니다. ).

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MySQL 설치 후 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법 MySQL 설치 후 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법 Apr 08, 2025 am 11:36 AM

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.

MySQL은 인터넷이 필요합니까? MySQL은 인터넷이 필요합니까? Apr 08, 2025 pm 02:18 PM

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

고로드 애플리케이션의 MySQL 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 고로드 애플리케이션의 MySQL 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 설치 후 시작할 수없는 서비스에 대한 솔루션 MySQL 설치 후 시작할 수없는 서비스에 대한 솔루션 Apr 08, 2025 am 11:18 AM

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