Python是一門多功能且功能強大的語言,掌握其高級功能可以顯著提高您的編碼效率和可讀性。以下是一些進階 Python 技巧,可協助您編寫更好、更簡潔、更有效率的程式碼。
我寫了兩本週末閱讀的Python的小書,連結如下:(1) https://leanpub.com/learnpython_inweekend_pt1 & (2) https://leanpub.com/learnpython_inweekend_pt2
列表推導式提供了一種建立清單的簡潔方法。它們通常可以取代傳統的 for 迴圈和條件語句,產生更清晰、更易讀的程式碼。
# 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]
生成器表達式可讓您以簡潔的方式建立迭代器,而無需將整個序列儲存在記憶體中,從而使它們更加節省記憶體。
# 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)
當迭代一個可迭代物件並需要追蹤每個元素的索引時, enumerate() 函數是無價的。
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] for index, fruit in enumerate(fruits): print(f"Index: {index}, Fruit: {fruit}")
使用 join() 方法連接字串比使用運算子更有效,特別是對於大字串。
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] fruit_string = ', '.join(fruits) print(fruit_string) # Output: apple, banana, cherry
預設情況下,Python 將實例屬性儲存在字典中,這會消耗大量記憶體。使用 __slots__ 可以透過為一組固定的實例變數分配記憶體來減少記憶體使用量。
class Point: __slots__ = ['x', 'y'] def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y
contextlib.suppress 上下文管理器可讓您忽略特定異常,透過避免不必要的 try-except 區塊來簡化程式碼。
from contextlib import suppress with suppress(FileNotFoundError): with open('file.txt', 'r') as file: contents = file.read()
itertools 模組提供了一系列用於迭代器的高效函數。乘積、排列和組合等函數可以簡化複雜的運算。
import itertools # Calculate all products of an input print(list(itertools.product('abc', repeat=2))) # Calculate all permutations print(list(itertools.permutations('abc')))
functools.lru_cache 裝飾器可以快取昂貴的函數呼叫的結果,從而提高效能。
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=32) def fibonacci(n): if n9. 簡潔代碼的主裝飾器
裝飾器是修改函數或類別行為的強大工具。它們可用於日誌記錄、存取控制等。
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()10.使用For-Else技巧
Python 中的 for-else 構造可讓您在 for 迴圈正常完成後執行 else 區塊(即,不會遇到 break 語句)。這在搜尋操作中特別有用。
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")
結論
透過將這些進階 Python 技巧融入您的開發工作流程中,您可以編寫更有效率、可讀且可維護的程式碼。
無論您是使用 __slots__ 優化記憶體使用、使用 join() 簡化字串操作,還是利用 itertools 模組的強大功能,這些技術都可以顯著提高您的 Python 程式設計技能。
不斷探索和實踐這些概念,以在您的 Python 之旅中保持領先。
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