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這篇“如何提高python效率”文章,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要參考一下,對(duì)于“如何提高python效率”,小編整理了以下知識(shí)點(diǎn),請大家跟著小編的步伐一步一步的慢慢理解,接下來就讓我們進(jìn)入主題吧。
Python是一種編程語言,內(nèi)置了許多有效的工具,Python幾乎無所不能,該語言通俗易懂、容易入門、功能強(qiáng)大,在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用,例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析,人工智能,Web開發(fā)等。
任何編程語言的高級(jí)特征通常都是通過大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目,并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)非常優(yōu)雅的解決方案,它使用了你從不知道的 Python 功能!
這種學(xué)習(xí)方式太有趣了:通過探索,偶然發(fā)現(xiàn)什么。
下面是 Python 的 5 種高級(jí)特征,以及它們的用法。
Lambda 函數(shù)
Lambda 函數(shù)是一種比較小的匿名函數(shù)——匿名是指它實(shí)際上沒有函數(shù)名。
Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來定義,但對(duì)于 lambda 函數(shù),我們根本沒為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達(dá)式或運(yùn)算,而無需完全定義函數(shù)。
lambda 函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù),但表達(dá)式只能有一個(gè)。
看它多么簡單!我們執(zhí)行了一些簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而無需定義整個(gè)函數(shù)。這是 Python 的眾多特征之一,這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言。
Map 函數(shù)
Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù),它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素,如列表或字典。對(duì)于這種運(yùn)算來說,這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。
Filter 函數(shù)
filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似,它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典)。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。
詳情請看如下示例
我們不僅評(píng)估了每個(gè)列表元素的 True 或 False,filter() 函數(shù)還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達(dá)式和構(gòu)建返回列表這兩步。
Itertools 模塊
Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類型。
使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作,這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。關(guān)于 Itertools 的神奇之處,請看以下示例:
Generator 函數(shù)
Generator 函數(shù)是一個(gè)類似迭代器的函數(shù),即它也可以用在 for 循環(huán)語句中。這大大簡化了你的代碼,而且相比簡單的 for 循環(huán),它節(jié)省了很多內(nèi)存。
比如,我們想把 1 到 1000 的所有數(shù)字相加,以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來進(jìn)行這一計(jì)算。
如果列表很小,比如 1000 行,計(jì)算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長,比如十億浮點(diǎn)數(shù),這樣做就會(huì)出現(xiàn)問題了。使用這種 for 循環(huán),內(nèi)存中將出現(xiàn)大量列表,但不是每個(gè)人都有無限的 RAM 來存儲(chǔ)這么多東西的。Python 中的 range() 函數(shù)也是這么干的,它在內(nèi)存中構(gòu)建列表。
代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數(shù)對(duì)數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素,并只在必要時(shí)將其存儲(chǔ)在內(nèi)存中,即一次一個(gè)。這意味著,如果你要?jiǎng)?chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù),你只能一次一個(gè)地把它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來構(gòu)建列表。
上述例子說明:如果你想為一個(gè)很大的范圍生成列表,那么就需要使用 generator 函數(shù)。如果你的內(nèi)存有限,比如使用移動(dòng)設(shè)備或邊緣計(jì)算,使用這一方法尤其重要。
也就是說,如果你想對(duì)列表進(jìn)行多次迭代,并且它足夠小,可以放進(jìn)內(nèi)存,那最好使用 for 循環(huán)或 Python 2.x 中的 range 函數(shù)。因?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會(huì)在你每次訪問它們時(shí)生成新的列表值,而 Python 2.x range 函數(shù)是靜態(tài)的列表,而且整數(shù)已經(jīng)置于內(nèi)存中,以便快速訪問。
以上是“如何提高python效率”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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