Python10个实用技巧提升代码效率

企业开发 2025-04-11 17:19:35 阅读次数: 0

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1.lambda表达式可以用来创建匿名函数

解释：lambda表达式可以用来创建匿名函数, 适用于简单的函数定义, 比常规函数定义更简洁。

代码案例：

# 常规函数定义
def square1(x):
return x**2
print(square1(5))  # 输出 25

# 使用 lambda 表达式
square2 = lambda x: x**2
print(square2(5))  # 输出 25

对比：square1使用def关键字定义，square2 使用lambda关键字定义，语法更简洁。

2. 利用列表推导式高效生成列表

解释：列表推导式提供了一种简洁的方式来创建列表, 可以将循环和条件判断等操作融合到一个表达式中

# 常规方法生成列表
squares1 = []
for i in range(10):
    squares1.append(i**2)
print(squares1)  # 输出 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 使用列表推导式
squares2 = [x**2 for x in range(10)]
print(squares2)  # 输出 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

对比：列表推导式语法更简洁，代码可读性更高。

3. 使用生成器表达式节省内存

解释：生成器表达式类似于列表推导式，但是它生成的是一个迭代器，而不是列表，可以节省内存，特别是在处理大量数据时

# 列表推导式
squares1 = [x**2 for x in range(1000000)]
# 生成器表达式
squares2 = (x**2 for x in range(1000000))

# 遍历生成器表达式
for i in squares2:
    print(i, end=' ')

对比：列表推导式会一次性生成所有数据，占用大量内存：生成器表达式则逐个生成数据，内存占用更小。

4. 掌握装饰器增强函数功能

解释：装饰器可以在不修改函数代码的情况下，为函数添加新的功能, 比如计时、日志记录等

import time
# 定义装饰器
def time_it(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f'函数 {
      
      func.__name__} 执行时间: {
      
      end_time - start_time:.4f} 秒')
        return result
    return wrapper

# 使用装饰器
@time_it
def my_function(n):
    time.sleep(1)
    return n * 2

print(my_function(5))

对比：使用装饰器@time_it，可以方便地为my_function函数添加计时功能，而无需修改函数本身的代码。

5. 使用上下文管理器管理资源

解释：上下文管理器可以确保资源在使用后得到正确的清理，比如文件、数据库连接等

# 使用上下文管理器打开文件
with open('myfile.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

# 不使用上下文管理器
f = open('myfile.txt', 'w')
f.write('Hello, world!')
f.close()

对比：使用 with open(…) as f: 语句，可以确保文件在使用后自动关闭，即使出现异常也能正常关闭

6. 利用collections模块高效处理数据

解释：collections模块提供了很多有用的数据结构，比如计数器 (Counter)，双端队列 (deque) 等，可以更高效地处理数据

from collections import Counter

# 统计列表中每个元素出现的次数
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
count = Counter(data)
print(count)  # 输出 Counter({4: 4, 3: 3, 2: 2, 1: 1})

对比：使用Counter可以方便地统计元素出现的次数，比手动编写代码更高效

7. 使用itertools模块简化迭代操作

解释：itertools模块提供了很多用于处理迭代器的函数，比如链式迭代 (chain)，无限迭代 (cycle) 等，可以简化迭代操作

from itertools import chain

# 将多个列表合并成一个迭代器
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
for i in chain(list1, list2):
    print(i, end=' ')

对比：使用 chain 可以方便地将多个列表合并成一个迭代器，无需手动编写循环代码。

8. 掌握元类动态创建类

解释：元类可以用来动态地创建类，可以控制类的创建过程，比如修改类的属性等

class MyMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        print(f'正在创建类: {
      
      name}')
        # 在这里可以修改类的属性
        attrs['my_attribute'] = 'Hello'
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

class MyClass(metaclass=MyMetaclass):
    pass

print(MyClass.my_attribute)

对比：使用元类 MyMetaclass，可以在创建MyClass类时，动态地添加属性 my_attribute

9. 使用异步编程提高并发性能

解释：异步编程可以提高程序的并发性能，可以在等待 I/O 操作时执行其他任务，从而提高程序的整体效率

import asyncio

async def my_task(i):
    await asyncio.sleep(1)
    print(f'Task {
      
      i} completed')

async def main():
    tasks = [my_task(i) for i in range(3)]
    await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())

对比：使用async/await语法，可以编写异步程序，提高程序的并发性能

10. 利用类型提示提高代码可读性和可维护性

解释：类型提示可以帮助开发者更容易地理解代码，并减少错误，特别是在大型项目中，类型提示可以提高代码的可读性和可维护性

#  没有类型提示
def greet(name):
    return f'Hello, {
      
      name}'

# 使用类型提示
def greet_with_type_hints(name: str) -> str:
    return f'Hello, {
      
      name}'