8个重构技巧使得Python代码更Pythonic
1145
版权声明
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
Python代码优化技巧摘要
本文总结了几种提高Python代码简洁性和性能的常用技巧。
1. 合并追加到列表声明
直接使用含所有元素的列表初始化,以替代声明空列表后附加元素,这样代码更简短,意图更明确,性能略有提升。
2. 使用items()直接解包字典值
迭代字典时,使用dictionary.items()来同时获取键和值,代替手动访问值,使代码更自然,减少重复。
3. 将range(len)替换为枚举
使用内置enumerate()函数遍历列表时,可以同时获得索引和元素值,简化代码并提高效率。
4. 用枚举调用替换手动循环计数器
在需要遍历元素并计数时,使用enumerate()而不是手动递增计数器,可以简化代码。
4.1 不要手动更新计数器
计算项目数量时使用len()函数,避免循环中手动计数。
5. 将条件简化为return语句
直接返回布尔表达式的结果,而不是使用多个条件语句,这样代码更加简洁。
6. 合并条件中的重复块
在if...elif链中,如果多个条件块执行相同操作,则可以合并以减少重复。
7. 用in运算符替换同一个变量的多次比较
对于多个值的反复检查,使用in运算符和集合来简化代码并提高性能。
8. 将for循环中的yield替换为yield from
在使用生成器时,用yield from替代循环中的yield,简化代码并可能提高性能。
以上技巧来自于原创公众号“数据STUDIO”,专注于使用Python进行数据科学相关工作,内容涵盖数据分析、可视化、机器学习等领域。
数据STUDIO
点击领取《Python学习手册》,后台回复「福利」获取。『数据STUDIO』专注于数据科学原创文章分享,内容以 Python 为核心语言,涵盖机器学习、数据分析、可视化、MySQL等领域干货知识总结及实战项目。
还在用多套工具管项目?
一个平台搞定产品、项目、质量与效能,告别整合之苦,实现全流程闭环。
白皮书上线