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三個節省時間的 Python 技巧!

王林
發布: 2023-04-12 14:25:18
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三個節省時間的 Python 技巧!

我最近的工作內容:自動移動檔案、映像處理和資料清理。在程式設計過程中總結了一些Python技巧,使得我的程式碼既整潔,又易於理解。接下來,我來跟大家分享3個節省時間的 Python 技巧。

三個節省時間的 Python 技巧!

反轉列表

我最近有個項目,需要去反轉列表,一開始是透過切片來完成。但其實使用內建函數reverse()方法,也可以反轉python中的列表。

先從建立一個清單開始。

# 创建一个列表
mylist = list(np.arange(0,100))
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反轉列表的兩種方法是:

# 使用切片反转列表
newlist = mylist[::-1]

# 使用内置的 reverse() 反转列表
mylist.reverse()

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兩種方法都可以反轉列表,但需要注意的是,內建函數reverse()會更改原始列表,切片方法是建立一個新清單。

我們再比較一下執行時間⏳

三個節省時間的 Python 技巧!

reverse() 和列表切片的執行時間

顯然,內建函數reverse()比列表切片的方法快3倍!

在我的工作項目中,為了實現系統檔案的自動移動,我建立了一個位置值的清單。早期的Python程式是使用列表切片編寫的,現在我重新編寫了程式碼,用reverse()函數使得程式的更快執行。

好了,以下介紹第二個技巧。

使用一行程式碼交換兩個值

使用一行程式碼交換兩個變數值是一種真正的 Pythonic 方式。

與其他程式語言不同,Python 無需使用臨時變數來交換兩個數字或值。舉一個簡單的例子:

# 创建两个变量
variable_1 = 100 
variable_2 = 500
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要交換 variable_1 和 variable_2 的值,您只需使用一行程式碼。

变量_2,变量_1 = 变量_1,变量_2
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使用一行程式碼交換兩個值,簡化也就是下面這個形式。

三個節省時間的 Python 技巧!

當然,我的實際工作項目比這複雜一點,要用到一個字典,每個鍵都有一個列表作為值。

md[key_2],md[key_1] = md[key_1],md[key_2]
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透過上面的技巧,使我的工作節省了多次迭代和複雜的資料轉換,減少了執行時間。

在函數內使用 for 迴圈

我們都喜歡建立自訂的函數,以執行自己的特定任務。然後再搭配 for 迴圈迭代這些函數,多次重複執行任務。

但是,在 for 迴圈中使用函數需要更長的執行時間,因為每次迭代都會呼叫該函數。

相反,如果 for 迴圈是在函數內部實作的,那麼該函數只會被呼叫一次。

為了解釋得更清楚,還是舉個例子吧!

先建立一個簡單的字串清單:

listofstrings = ['苹果','橙子','香蕉','菠萝','葡萄']
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建立兩個函數,for 迴圈分別在函數內外,從簡單的一個開始。

# 在函数内部创建一个没有for循环的函数
def onlyfunction(x):
    newstring = x.capitalize()
    outputstring = x + " " + newstring
    print(outputstring)

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以及一個for內部有迴圈的函數。

# 创建一个函数,其中 for 循环在函数内部
def forinfunction(listofstrings):
    for x in listofstrings:
        newstring = x.capitalize()
        outputstring = x + " " + newstring
        print(outputstring)

登入後複製

讓我們使用這些函數並查看輸出。

三個節省時間的 Python 技巧!

顯而易見,兩個函數的輸出的結果是相同的。

但是,故事並沒有到此結束。咱們比較一下,哪個比較快?

三個節省時間的 Python 技巧!

可以看到,在函數內部使用 for 迴圈要稍微快一些。

在我的另一個專案中,需要處理許多複雜的影像處理任務。相對比之下,在函數內部使用 for 迴圈比在每次迭代中呼叫相同函數快 1.5 倍。當然,這些只是我的個人經驗,但如果你們也遇到了類似情況下,應該也會有用。

總而言之,大家可以多多使用 Python 的內建函數。來提升自己的Python程式速度,同時也能保持程式碼簡潔易懂。

如果大家想了解更多Python的內建函數,可以參考下表,也可以查看下方網站:

https://www.php.cn /link/3dfe2f633108d604df160cd1b01710db

三個節省時間的 Python 技巧!

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以上是三個節省時間的 Python 技巧!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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來源:51cto.com
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