Flowable工作流引擎的科普與實踐
一.引言當我們在日常工作和業務中需要進行各種審批流程時，可能會面臨一系列技術和業務上的挑戰。手動處理這些審批流程可能會導致開發成本的增加以及業務復雜度的上升。在這
今天我們要一起解鎖Python編程的隱藏技能，讓你的代碼飛起來！下面的15個小技巧，不僅能讓代碼跑得快，還能讓代碼看起來賞心悅目，一起來看看吧！
列表推導式是Python的一大特色，簡潔又強大。
# 普通方法squares = []for i in range(10): squares.append(i**2)# 列表推導式squares = [i**2 for i in range(10)]解釋：看，一行代碼就完成了循環任務，清晰明了，效率高！
當你處理大量數據時，生成器可以節省大量內存。
# 使用列表存儲大數字numbers = list(range(1, 1000000))# 改用生成器numbers = (i for i in range(1, 1000000))生成器通過yield關鍵字創建，按需生成值，不占用全部內存。
Python內置了很多寶藏函數，比如map()和filter()。
# 雙倍數字nums_doubled = [2*x for x in range(5)]# 同樣效果，使用map()nums_doubled_map = list(map(lambda x: 2*x, range(5)))map()接受一個函數和一個可迭代對象，對每個元素應用該函數。
盡量減少全局變量的使用，利用函數參數和返回值。
# 不好的例子global_var = 10def add_to_global(x): global global_var global_var += x return global_var# 好的方式def add_to_local(prev_value, x): return prev_value + x局部變量更安全，避免了意外的全局狀態改變。
with語句管理資源，如文件操作，確保資源正確關閉。
# 不用withfile = open("example.txt", "r")content = file.read()file.close()# 使用withwith open("example.txt", "r") as file: content = file.read()自動管理，代碼更干凈，不用擔心忘記關閉文件。
學會優雅地處理異常，而不是忽略它們。
try: result = 10 / 0except ZeroDivisionError: print("不能除以零哦！")通過try-except捕獲特定錯誤，程序更健壯。
使用collections.Counter或簡單變量計數。
# 錯誤示例list_counter = [0] * 10list_counter[3] += 1# 正確示例from collections import Countercounter = Counter()counter['apple'] += 1Counter為每個元素維護計數，更直觀。
裝飾器讓你的函數穿上魔法披風。
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_decoratordef say_hello(): print("Hello!")say_hello()裝飾器增強了函數功能，而無需修改其源碼。
直接使用+或join()，后者更高效。
parts = ["Hello", " ", "world!"]# 不推薦message = parts[0] + parts[1] + parts[2]# 推薦message = " ".join(parts)當連接多個字符串時，join()性能更優。
分片不只是獲取子列表，還能快速復制或修改片段。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 復制列表copy_list = my_list[:]# 修改片段my_list[1:3] = [10, 11]print(my_list) # 輸出: [1, 10, 11, 4, 5]分片操作靈活且高效，是列表操作的瑞士軍刀。
當需要去除重復項時，集合(set)是不二之選。
numbers = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6]unique_numbers = set(numbers)瞬間去除重復，適用于快速查找唯一值的場景。
合理組織和導入模塊，避免全局污染。
# 不好from math import *sin(1)# 推薦import mathmath.sin(1)明確導入需要的函數，保持命名空間的清晰。
編寫可重用的函數和類，遵循DRY原則（Don't Repeat Yourself）。
def greet(name): return f"Hello, {name}!"print(greet("Alice"))print(greet("Bob"))通過封裝邏輯，減少重復代碼，提高代碼質量。
使用cProfile等工具分析你的代碼瓶頸。
import cProfiledef my_function(): pass # 假設這里是復雜計算cProfile.run('my_function()')了解哪些部分慢，針對性優化。
遵循PEP 8規范，讓代碼更加易讀。
# 遵循PEP 8def my_function(): return "遵守規范的代碼真好看！"風格統一，團隊協作更愉快。
好啦，以上就是今天分享的15個Python高效編程的小技巧。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-89401-0.htmlPython 高效編程的 15 個優秀實踐
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
上一篇： 小米面試：如何實現優先級線程池？
下一篇： 記一次 .NET 某酒店后臺服務卡死分析
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號