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這篇文章主要介紹“有哪些Python開(kāi)發(fā)技巧”,在日常操作中,相信很多人在有哪些Python開(kāi)發(fā)技巧問(wèn)題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”有哪些Python開(kāi)發(fā)技巧”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!
1. 如何在運(yùn)行狀態(tài)下查看源代碼?
查看該函數(shù)的源代碼,我們通常使用IDE來(lái)完成。
例如,在PyCharm中,您可以使用Ctrl +鼠標(biāo)輸入功能的源代碼。
如果沒(méi)有IDE怎么辦?
當(dāng)我們想使用一個(gè)函數(shù)時(shí),我們?nèi)绾沃涝摵瘮?shù)需要接收哪些參數(shù)?
當(dāng)我們?cè)谑褂煤瘮?shù)時(shí)遇到問(wèn)題時(shí),如何通過(guò)閱讀源代碼來(lái)解決問(wèn)題?
目前,我們可以使用inspect而不是IDE來(lái)幫助您完成這些事情
inspect.getsource:返回對(duì)象源代碼的文本。
檢查模塊提供了幾個(gè)有用的功能,以幫助獲取有關(guān)活動(dòng)對(duì)象的信息,例如模塊,類(lèi),方法,函數(shù),回溯,框架對(duì)象和代碼對(duì)象。
此模塊提供的四種主要服務(wù):
類(lèi)型檢查,
獲取源代碼,
檢查類(lèi)和功能
檢查解釋器堆棧。
2. 查看包路徑的最快方法
當(dāng)使用import導(dǎo)入軟件包或模塊時(shí),Python將在某些目錄中查找,并且這些目錄具有優(yōu)先級(jí)順序,通常我們將使用sys.path進(jìn)行查看。
有沒(méi)有更快的方法?
在這里我想介紹一種比上面更方便的方法,可以解決一行命令:
從輸出中,您可以發(fā)現(xiàn)此列的路徑將比sys.path(包含用戶(hù)環(huán)境的目錄)更完整。
3. 將嵌套的循環(huán)寫(xiě)為一行
我們經(jīng)常使用以下嵌套的循環(huán)代碼:
這里只有三個(gè)for循環(huán),在實(shí)際編碼中,可能會(huì)有更多的層。
這樣的代碼可讀性很差,人們不想編寫(xiě)它,并且有一種更好的編寫(xiě)方法。
在這里,我介紹一種常用的編寫(xiě)方法,該方法使用itertools庫(kù)實(shí)現(xiàn)更優(yōu)雅和可讀的代碼。
4. 如何使用打印輸出日志
許多人喜歡使用打印來(lái)調(diào)試代碼并記錄程序的運(yùn)行過(guò)程。
但是,打印只會(huì)將內(nèi)容輸出到終端,而不能保留到日志文件中,這不利于故障排除。
如果您熱衷于使用打印來(lái)調(diào)試代碼(盡管這不是最佳實(shí)踐),請(qǐng)記錄運(yùn)行程序的過(guò)程,那么下面描述的打印用法可能對(duì)您有用。
在Python 3中將其打印為函數(shù),因?yàn)樗梢越邮崭鄥?shù),所以函數(shù)本身變得更強(qiáng)大。
代碼如下所示:
5. 如何快速計(jì)算功能運(yùn)行時(shí)間
計(jì)算一個(gè)函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間,你可以這樣
您會(huì)看到編寫(xiě)了幾行代碼來(lái)計(jì)算函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間。
有沒(méi)有一種方法可以更方便地計(jì)算運(yùn)行時(shí)間? 是的,使用稱(chēng)為timeit的內(nèi)置模塊。
只需一行代碼即可使用
結(jié)果如下:
2222210.020059824
6. 使用內(nèi)置的緩存機(jī)制來(lái)提高效率
緩存是一種存儲(chǔ)定量數(shù)據(jù)以滿(mǎn)足后續(xù)采集需求的方法,旨在加快數(shù)據(jù)采集的速度。
數(shù)據(jù)生成過(guò)程可能需要諸如計(jì)算,正則化和遠(yuǎn)程獲取之類(lèi)的操作。 如果同一數(shù)據(jù)需要多次使用,則每次重新生成都將浪費(fèi)時(shí)間。
因此,如果將通過(guò)諸如計(jì)算或遠(yuǎn)程請(qǐng)求之類(lèi)的操作獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存,則將加速后續(xù)的數(shù)據(jù)獲取需求。
為了達(dá)到這個(gè)要求,Python 3.2+為我們提供了一種易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)制,而無(wú)需您編寫(xiě)這樣的邏輯代碼。
該機(jī)制是在functool模塊的lru_cache裝飾器中實(shí)現(xiàn)的。
參數(shù)解釋?zhuān)?/p>
maxsize:此函數(shù)調(diào)用最多可以緩存多少個(gè)結(jié)果,如果為None則沒(méi)有限制,設(shè)置為2的冪時(shí),性能最佳
類(lèi)型:如果為T(mén)rue,則將分別緩存不同參數(shù)類(lèi)型的調(diào)用。
例如:
輸出如下,您可以看到第二個(gè)調(diào)用不執(zhí)行函數(shù)主體,而是直接將結(jié)果返回到緩存中:
calculating: 1 + 233 calculating: 2 + 35
以下是經(jīng)典的斐波那契數(shù)列,當(dāng)您指定較大的n時(shí),會(huì)有很多重復(fù)的計(jì)算
現(xiàn)在可以將第6點(diǎn)中介紹的timeit用于測(cè)試可以提高多少效率。
如果不使用lru_cache,則運(yùn)行時(shí)間為31秒:
使用lru_cache后,運(yùn)行速度過(guò)快,因此我將n的值從30調(diào)整為500,但是即使這樣,運(yùn)行時(shí)間也只有0.0004秒。 速度的提高非常顯著。
7. 在程序退出之前執(zhí)行代碼的提示
使用內(nèi)置模塊atexit,您可以輕松注冊(cè)和退出功能。
無(wú)論您在哪里導(dǎo)致程序崩潰,它都會(huì)執(zhí)行您已注冊(cè)的功能。 例子如下:
結(jié)果如下:
如果clean()函數(shù)具有參數(shù),則可以在不使用修飾符的情況下調(diào)用atexit.register(clean_1,參數(shù)1,參數(shù)2,參數(shù)3 =" xxx")。
也許您還有其他方法可以處理這種需求,但是與不使用atexit相比,它更優(yōu)雅,更方便,并且易于擴(kuò)展。
但是使用atexit仍然有一些限制,例如:
如果程序被尚未處理的系統(tǒng)信號(hào)殺死,則注冊(cè)的功能將無(wú)法正常執(zhí)行。
如果發(fā)生嚴(yán)重的Python內(nèi)部錯(cuò)誤,則無(wú)法正常執(zhí)行您注冊(cè)的函數(shù)。
如果手動(dòng)調(diào)用os._exit(),則無(wú)法正常執(zhí)行注冊(cè)的功能。
8. 如何關(guān)閉異常關(guān)聯(lián)上下文?
當(dāng)您處理異常時(shí),由于處理不當(dāng)或其他問(wèn)題,當(dāng)引發(fā)另一個(gè)異常時(shí),拋出的異常還將攜帶原始異常信息。
再次閱讀它,您現(xiàn)在一定會(huì)理解。
像這樣。
您可以從輸出中看到兩條異常消息:
如果在異常處理程序或finally塊中引發(fā)異常,則默認(rèn)情況下,異常機(jī)制將隱式工作,以將先前的異常附加為新異常的__context__屬性。
這是Python默認(rèn)情況下啟用的自動(dòng)關(guān)聯(lián)異常上下文。
如果要自己控制此上下文,則可以添加一個(gè)from關(guān)鍵字(from的限制是第二個(gè)表達(dá)式必須是另一個(gè)異常類(lèi)或?qū)嵗?以指示哪個(gè)異常導(dǎo)致了您的新異常。
輸出如下
當(dāng)然,您也可以使用with_traceback()方法設(shè)置異常的__context__屬性,這也可以在回溯中更好地顯示異常信息。
最后,是否要完全關(guān)閉這種自動(dòng)關(guān)聯(lián)異常上下文的機(jī)制? 我們還能做什么?
可以使用引發(fā)…從無(wú),從下面的示例,沒(méi)有原始異常
9. 實(shí)施類(lèi)似延遲的呼叫
Golang中有一種延遲通話(huà)的機(jī)制。 關(guān)鍵字為defer,如下所示
myfunc的調(diào)用將在函數(shù)返回之前完成,即使您在函數(shù)的第一行上編寫(xiě)了myfunc的調(diào)用,這也是延遲的調(diào)用。 輸出如下,
AB
那么Python中有這種機(jī)制嗎?
當(dāng)然有,但是沒(méi)有Golang這么簡(jiǎn)單。
我們可以使用Python上下文管理器來(lái)達(dá)到這種效果
輸出如下
AB
10. 如何流式讀取大文件
使用with…open…可以從文件中讀取數(shù)據(jù),這是所有Python開(kāi)發(fā)人員都非常熟悉的操作。
但是,如果使用不當(dāng),也會(huì)造成很大的麻煩。
例如,當(dāng)您使用讀取功能時(shí),Python會(huì)將文件內(nèi)容一次全部加載到內(nèi)存中。 如果文件具有10 GB或更多,則計(jì)算機(jī)將消耗的內(nèi)存非常大。
對(duì)于此問(wèn)題,您可能會(huì)考慮使用readline作為生成器來(lái)逐行返回。
但是,如果此文件的內(nèi)容在一行中,則每行10 GB,您仍將一次讀取所有內(nèi)容。
最優(yōu)雅的解決方案是使用read方法指定一次只讀取固定大小的內(nèi)容。 例如,在下面的代碼中,一次僅返回8kb。
上面的代碼在功能上沒(méi)有問(wèn)題,但是代碼看起來(lái)還是有點(diǎn)腫。
使用部分函數(shù)和迭代函數(shù),您可以像這樣優(yōu)化代碼
到此,關(guān)于“有哪些Python開(kāi)發(fā)技巧”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!
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