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高级 Python Hacks 或

王林

发布： 2024-07-24 09:26:41

原创

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Advanced Python Hacks ou

Python 是一门多功能且功能强大的语言，掌握其高级功能可以显着提高您的编码效率和可读性。以下是一些高级 Python 技巧，可帮助您编写更好、更简洁、更高效的代码。

我写了两本周末阅读的关于Python的小书，链接如下：(1) https://leanpub.com/learnpython_inweekend_pt1 & (2) https://leanpub.com/learnpython_inweekend_pt2

1. 使用列表推导式来编写简洁的代码

列表推导式提供了一种创建列表的简洁方法。它们通常可以取代传统的 for 循环和条件语句，从而产生更清晰、更易读的代码。

# Traditional approach
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []
for num in numbers:
    squared_numbers.append(num ** 2)

# Using list comprehension
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

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2. 利用生成器表达式提高内存效率

生成器表达式允许您以简洁的方式创建迭代器，而无需将整个序列存储在内存中，从而提高内存效率。

# List comprehension (creates a list)
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

# Generator expression (creates an iterator)
squared_numbers = (num ** 2 for num in numbers)

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3.利用enumerate()进行索引跟踪

当迭代一个可迭代对象并需要跟踪每个元素的索引时，enumerate() 函数是无价的。

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"Index: {index}, Fruit: {fruit}")

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4. 使用 join() 简化字符串连接

使用 join() 方法连接字符串比使用 + 运算符更有效，特别是对于大字符串。

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
fruit_string = ', '.join(fruits)
print(fruit_string)  # Output: apple, banana, cherry

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5. 使用 slots 减少内存使用

默认情况下，Python 将实例属性存储在字典中，这会消耗大量内存。使用 __slots__ 可以通过为一组固定的实例变量分配内存来减少内存使用。

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

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6.使用contextlib.suppress来忽略异常

contextlib.suppress 上下文管理器允许您忽略特定的异常，通过避免不必要的 try-except 块来简化代码。

from contextlib import suppress

with suppress(FileNotFoundError):
    with open('file.txt', 'r') as file:
        contents = file.read()

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7.利用itertools模块

itertools 模块提供了一系列用于迭代器的高效函数。乘积、排列、组合等函数可以简化复杂的运算。

import itertools

# Calculate all products of an input
print(list(itertools.product('abc', repeat=2)))

# Calculate all permutations
print(list(itertools.permutations('abc')))

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8. 使用 functools.lru_cache 进行缓存

functools.lru_cache 装饰器可以缓存昂贵的函数调用的结果，从而提高性能。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

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9. 简洁代码的主装饰器

装饰器是修改函数或类行为的强大工具。它们可用于日志记录、访问控制等。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

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10.使用For-Else技巧

Python 中的 for-else 结构允许您在 for 循环正常完成后执行 else 块（即，不会遇到break语句）。这在搜索操作中特别有用。

for n in range(2, 10):
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            print(f"{n} equals {x} * {n//x}")
            break
    else:
        # Loop fell through without finding a factor
        print(f"{n} is a prime number")

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