Python有哪些高效率技巧

本篇內(nèi)容主要講解“Python有哪些高效率技巧”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python有哪些高效率技巧”吧!

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清理字符串輸入

清理用戶輸入的問題，幾乎適用于我們可能編寫的每個程序。通常將字符轉(zhuǎn)換為小寫或大寫就足夠了，這時只需要使用正則即可，但是對于復(fù)雜的情況，有一種更好的方法： 

user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"      character_map = {          ord('\n') : ' ',          ord('\t') : ' ',          ord('\r') : None      }      user_input.translate(character_map)  # This string has some whitespaces... "

在上述示例中，可以看到空格符“ \ n”和“ \ t”已被單個空格替換，而“ \ r”已被完全刪除。這是一個簡單的示例，但是我們可以更進(jìn)一步，使用 unicodedata包及其 combining()函數(shù)生成范圍更廣的映射表，從字符串中刪除所有重音符號。

迭代器切片

如果您嘗試獲取迭代器的切片，系統(tǒng)會報(bào) TypeError，提示生成器對象不可下標(biāo)，但是解決方案很簡單：

import itertools   s = itertools.islice(range(50), 10, 20)  # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>   for val in s:   ...

使用 itertools.islice，我們可以創(chuàng)建一個 islice對象，該對象是產(chǎn)生所需元素的迭代器。不過，請務(wù)必注意，這會消耗所有生成器項(xiàng)，直到切片開始為止，而且還會消耗我們的“ islice”對象中的所有項(xiàng)。

Using itertools.islice we can create a islice object which is an iterator that produces desired items. It's important to note though, that this consumes all generator items up until the start of slice and also all the items in our islice object.

跳過可迭代對象的開始

有時候需要處理的文件里，明確存在一些不需要的數(shù)據(jù)行，但是我們不確定數(shù)量，比如說代碼中的注釋。這時， itertools 再次為我們提供了簡潔的方案： 

string_from_file = """     // Author: ...     // License: ...     //     // Date: ...     Actual content...     """     import itertools     for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split("\n")):     print(line)

這段代碼僅在初始注釋部分之后，才會產(chǎn)生數(shù)據(jù)行。如果我們只想在迭代器的開頭丟棄數(shù)據(jù)，而又不知道有具體數(shù)量時，這個方法很有用。

僅帶關(guān)鍵字參數(shù)（kwargs）的函數(shù)

有時候，使用僅支持關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)可以讓代碼更加清晰易懂： 

def test(*, a, b):     pass     test("value for a", "value for b")  # TypeError: test() takes 0 positional arguments...     test(a="value", b="value 2")  # Works...

只需要在關(guān)鍵字參數(shù)前面再加一個 * 參數(shù)，就可以輕松實(shí)現(xiàn)了。當(dāng)然，如果還希望再加上位置參數(shù)，可以在 * 參數(shù)前面再增加。

創(chuàng)建支持 with語句的對象

我們都知道如何打開文件或使用 with語句獲取鎖，但是怎樣自己可以實(shí)現(xiàn)類似的功能呢？一般來說，我們可以使用 __enter__和 __exit__方法來實(shí)現(xiàn)上下文管理器協(xié)議： 

classConnection:     def __init__(self):     ...     def __enter__(self):     # Initialize connection...     def __exit__(self, type, value, traceback):     # Close connection...     withConnection() as c:     # __enter__() executes     ...     # conn.__exit__() executes

上面是最常見的實(shí)現(xiàn)方式，但是還有一種更簡單的方法： 

from contextlib import contextmanager     @contextmanager     def tag(name):     print(f"<{name}>")     yield     print(f"")     with tag("h2"):     print("This is Title.")

上面的代碼段使用 contextmanager管理器裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。進(jìn)入“ with”塊時，執(zhí)行“ tag”函數(shù)的第一部分（在“ yield”之前），然后執(zhí)行 yield，最后執(zhí)行其余部分。

用 __slots__節(jié)省內(nèi)存

如果程序需要創(chuàng)建大量的類實(shí)例，我們會發(fā)現(xiàn)程序占用了大量內(nèi)存。這是因?yàn)?Python 使用字典來表示類實(shí)例的屬性，這樣的話創(chuàng)建速度很快，但是很耗內(nèi)存。如果內(nèi)存是你需要考慮的一個問題，那么可以考慮使用 __slots__： 

classPerson:         __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]     def __init__(self, first_name, last_name, phone):     self.first_name = first_name     self.last_name = last_name     self.phone = phone

當(dāng)我們定義 __slots__屬性時，Python會使用固定大小的數(shù)組（占用內(nèi)存少）來存儲屬性，而不是字典，這大大減少了每個實(shí)例所需的內(nèi)存。不過使用 __slots__還有一些缺點(diǎn)：無法聲明任何新屬性，我們只能使用 __slots__中的那些屬性。同樣，帶有 __slots__的類不能使用多重繼承。

限制CPU和內(nèi)存使用量

如果不是想優(yōu)化程序內(nèi)存或CPU使用率，而是想直接將其限制為某個數(shù)值，那么Python也有一個可以滿足要求的庫： 

import signal      import resource      import os      # To Limit CPU time      def time_exceeded(signo, frame):      print("CPU exceeded...")      raiseSystemExit(1)      def set_max_runtime(seconds):      # Install the signal handler and set a resource limit          soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)          resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))          signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)      # To limit memory usage      def set_max_memory(size):          soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)          resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))

在這里，我們可以設(shè)置了最大cpu運(yùn)行時間以及最大內(nèi)存使用限制的兩個選項(xiàng)。對于cpu限制，我們首先獲得該特定資源（ RLIMIT_CPU）的軟限制和硬限制，然后使用參數(shù)指定的秒數(shù)和先前獲取的硬限制來設(shè)置。

最后，我們注冊了一個在超過CPU時間后，讓系統(tǒng)退出的信號。至于內(nèi)存，我們再次獲取軟限制和硬限制，并使用帶有大小參數(shù)的 setrlimit和硬限制完成配置

控制導(dǎo)入的內(nèi)容

某些語言提供了導(dǎo)出成員（變量，方法，接口）的顯式機(jī)制，例如Golang，它僅導(dǎo)出以大寫字母開頭的成員。但是在Python中，所有對象都會導(dǎo)出，除非我們使用 __all__： 

def foo():     pass     def bar():     pass     __all__ = ["bar"]

上面的代碼段中，只會導(dǎo)出 bar函數(shù)。另外，如果 __all__的值為空，那么不會導(dǎo)出任何函數(shù)，而且在導(dǎo)入該模塊時系統(tǒng)會報(bào) AttributeError。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符

如果我們要逐一為某個類實(shí)現(xiàn)所有的比較運(yùn)算符，你肯定會覺得很麻煩，因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)的方法還不少，有 __lt__,__le__,__gt__, 和 __ge__。

其實(shí)，Python 提供了一種便捷的實(shí)現(xiàn)方式，就是通過 functools.total_ordering裝飾器。 

from functools import total_ordering     @total_ordering     classNumber:     def __init__(self, value):     self.value = value     def __lt__(self, other):     returnself.value < other.value     def __eq__(self, other):     returnself.value == other.value     print(Number(20) > Number(3))     print(Number(1) < Number(5))     print(Number(15) >= Number(15))     print(Number(10) <= Number(2))

這是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？ total_ordering可以用來簡化實(shí)現(xiàn)類排序的過程。我們只需要定義 __lt__和 __eq__（這是映射剩余操作的最低要求），然后就交給裝飾器去完成剩余的工作了。

到此，相信大家對“Python有哪些高效率技巧”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

新聞標(biāo)題：Python有哪些高效率技巧
新聞來源：http://muchs.cn/article34/piohse.html

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