PHP前端开发

超越基础:掌握 Python 的隐藏功能以实现高效编码

百变鹏仔 3天前 #Python
文章标签 高效

python 的简单性是其最大优点之一,使其成为初学者和专业人士的最爱。然而,除了基础知识之外,还有一个隐藏功能和强大工具的宝库,可以增强您的编码技能。掌握这些高级概念可以让你的代码更加高效、优雅、可维护。本文深入探讨了每个开发人员都应该知道的 python 鲜为人知的宝石。


1.用*和**解压
python 中的解包不仅限于元组或列表。 * 和 ** 运算符的用途非常广泛,可以以您可能意想不到的方式简化代码。

示例 1:交换变量
python 不使用临时变量,而是允许直接交换:

x, y = 5, 10x, y = y, xprint(x, y)  # output: 10, 5

示例2:函数参数解包
* 运算符将序列解包,而 ** 将字典解包为关键字参数。

def greet(name, age):    print(f"hello, {name}! you are {age} years old.")info = {"name": "alice", "age": 30}greet(**info)  # output: hello, alice! you are 30 years old.

示例3:收集剩余物品
使用 * 收集解包过程中剩余的元素:

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]print(a, b, c)  # output: 1 [2, 3, 4] 5

2.列表推导式的力量
列表推导式众所周知,但当您将它们与条件和嵌套循环结合使用时,它们真正的潜力就会大放异彩。

示例1:过滤理解

squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]print(squares)  # output: [0, 4, 16, 36, 64]

示例 2:嵌套推导式
通过嵌套推导式,扁平化 2d 列表变得简洁:

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]flat = [num for row in matrix for num in row]print(flat)  # output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

3.使用集合来实现更好的数据结构
python 的集合模块提供了高性能的数据结构,通常比内置类型更合适。

示例1:defaultdict
访问字典中不存在的键时避免 keyerror。

from collections import defaultdictd = defaultdict(int)d['a'] += 1print(d)  # output: defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1})

示例2:计数器
轻松计算序列中元素的出现次数:

from collections import counterwords = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]count = counter(words)print(count)  # output: counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

示例3:双端队列
使用双端队列有效管理队列,实现 o(1) 追加和弹出操作。

from collections import dequequeue = deque([1, 2, 3])queue.append(4)queue.popleft()print(queue)  # output: deque([2, 3, 4])

4.使用 getattrsetattr
进行元编程元编程允许您动态地操纵类和对象的行为。

示例1:延迟属性加载

class lazy:    def __init__(self):        self.data = {}    def __getattr__(self, name):        if name not in self.data:            self.data[name] = f"value for {name}"        return self.data[name]obj = lazy()print(obj.foo)  # output: value for foo

5.高级生成器
生成器节省内存并允许按需计算。

示例1:无限生成器

def infinite_counter():    count = 0    while true:        yield count        count += 1counter = infinite_counter()print(next(counter))  # output: 0print(next(counter))  # output: 1

示例 2:生成器管道
用于高效数据处理的链生成器:

def numbers():    for i in range(10):        yield idef squared(seq):    for num in seq:        yield num**2pipeline = squared(numbers())print(list(pipeline))  # Output: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

结论

掌握 python 的隐藏功能可以将代码的效率和优雅提升到新的水平。从拆包技巧到强大的数据结构以及装饰器和生成器等高级工具,这些功能使您能够编写干净、可维护且高性能的程序。无论您是想要提升水平的初学者,还是精炼技艺的经验丰富的开发人员,深入研究这些隐藏的瑰宝都将使您成为更加熟练的 python 程序员。

接下来您想尝试什么功能?

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

请在评论中告诉我们!