廢話不多說,，下面介紹幾個(gè)python高階技巧,，突破思維限制。
技巧 1：利用迭代器和生成器的力量
如果你對(duì) Python 的核心原理了如指掌,，那么你很可能對(duì)迭代器和生成器的基礎(chǔ)知識(shí)了如指掌,。生成器是Python中的一個(gè)重要特性，它可以使用yield語句來生成一個(gè)可迭代對(duì)象,，我們進(jìn)一步深入探討它們的功能,。想象一下：你需要篩選一個(gè)長達(dá)數(shù)百萬行的大型日志文件。試圖將整個(gè)文件加載到內(nèi)存中將會(huì)帶來災(zāi)難性的后果,。這時(shí),，生成器就能派上大用了！
代碼示例
常用方法
def process_huge_file(filename):
all_lines = open(filename).readlines() # Yikes！一次加載所有內(nèi)容
results = []
for line in all_lines：
# 對(duì)每一行進(jìn)行處理
results.append(process_line(line))
return results
高階技巧
def process_huge_file_generator(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield process_line(line) # 按需處理,，無巨型列表
# 使用生成器
for result in process_huge_file_generator('massive_log.txt')：
# 對(duì)每個(gè)結(jié)果進(jìn)行處理
注意到了不同之處,？
生成器方法逐一處理文件，并根據(jù)需要生成結(jié)果,。即使面臨大量數(shù)據(jù)集,，也能保持正常的內(nèi)存使用率。這是眾多大廠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的核心原則--規(guī)模效率,。
想要更加復(fù)雜嗎,？
將生成器連鎖起來，構(gòu)建出優(yōu)雅的數(shù)據(jù)處理管道,！
生成器連鎖是一種非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理技術(shù),，它可以幫助我們構(gòu)建出高效、優(yōu)雅的數(shù)據(jù)處理管道,。通過將生成器連鎖在一起,，我們可以構(gòu)建出復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程，而不需要一次性將全部數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中,。
要構(gòu)建優(yōu)雅的數(shù)據(jù)處理管道,，你可以使用生成器和管道操作符（如|）來連鎖起來。生成器是一種特殊的迭代器,，可以逐步生成數(shù)據(jù),，而管道操作符可以將生成器連接起來，將一個(gè)生成器的輸出作為下一個(gè)生成器的輸入,。
# 創(chuàng)建一個(gè)生成器,，生成一系列數(shù)字
def number_generator(n):
for i in range(1, n + 1):
yield i
# 創(chuàng)建一個(gè)生成器，對(duì)接收的數(shù)字進(jìn)行平方
def square_generator(nums):
for num in nums:
yield num * num
# 創(chuàng)建一個(gè)生成器,，對(duì)接收的數(shù)字進(jìn)行累加
def sum_generator(nums):
total = 0
for num in nums:
total += num
yield total
# 使用管道操作符連接生成器,，構(gòu)建數(shù)據(jù)處理管道
result = number_generator(5) | square_generator | sum_generator
# 遍歷處理結(jié)果
for value in result:
print(value)
在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了三個(gè)生成器number_generator,、square_generator和sum_generator,，分別用來生成數(shù)字、對(duì)數(shù)字進(jìn)行平方和對(duì)數(shù)字進(jìn)行累加,。然后使用管道操作符將它們連接起來,，構(gòu)建出一個(gè)數(shù)據(jù)處理管道。最后遍歷處理結(jié)果,，可以看到數(shù)據(jù)依次經(jīng)過三個(gè)生成器的處理,。
通過這種方式，你可以構(gòu)建出優(yōu)雅的數(shù)據(jù)處理管道,，利用生成器和管道操作符來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理流程的組合和重用,。
這里還有個(gè)讀取文件的例子,。沒有直接使用管道符'｜'
# 定義第一個(gè)生成器，用于讀取文件中的數(shù)據(jù)
def read_file(filename):
with open(filename, 'r') as file:
for line in file:
yield line
# 定義第二個(gè)生成器,，用于對(duì)文本進(jìn)行處理
def process_text(lines):
for line in lines:
# 在這里可以進(jìn)行各種文本處理操作,，比如分詞、去除停用詞等
# 這里簡(jiǎn)單示范將每行轉(zhuǎn)換為大寫
yield line.upper()
# 定義第三個(gè)生成器,，用于輸出處理后的數(shù)據(jù)
def write_to_file(lines, output_filename):
with open(output_filename, 'w') as file:
for line in lines:
file.write(line)
# 將生成器連鎖起來構(gòu)建數(shù)據(jù)處理管道
input_file = 'input.txt'
output_file = 'output.txt'
data = read_file(input_file)
processed_data = process_text(data)
write_to_file(processed_data, output_file)
在這個(gè)示例中,，read_file函數(shù)從文件中逐行讀取數(shù)據(jù)并返回生成器，process_text函數(shù)對(duì)每行文本進(jìn)行處理并返回生成器,，write_to_file函數(shù)將處理后的數(shù)據(jù)寫入到文件中,。通過將這些生成器連鎖在一起，我們構(gòu)建了一個(gè)優(yōu)雅的數(shù)據(jù)處理管道,，使得我們可以高效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)而不需要一次性將全部數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中,。
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技巧 2：利用裝飾器提升技能
如果你曾經(jīng)對(duì)裝飾器感到頭昏腦漲,，那就大錯(cuò)特錯(cuò)了,。起初它們可能看起來像魔法一般，但實(shí)際上它們只是你能夠添加到函數(shù)上的一些花哨附加組件,。需要計(jì)算函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間,？有一個(gè)裝飾器能夠解決這個(gè)問題。想要添加日志記錄,？再來一個(gè)裝飾器,！這就好比讓函數(shù)獲得了超能力一樣。
關(guān)鍵在于裝飾器可以幫助你擺脫編寫重復(fù)模板代碼的困擾,。需要對(duì)多個(gè)函數(shù)執(zhí)行相同的設(shè)置步驟,？一個(gè)巧妙設(shè)計(jì)的裝飾器就能夠解決這個(gè)問題。就像給編碼過程添上了一件時(shí)髦新衣一樣,，迅速變得更有趣了,。
裝飾器示例
def my_timer(func):
import time
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f'{func.__name__} took: {end-start:.4f} seconds')
return result
return wrapper
@my_timer # Look, no messy setup!
def slow_function(n):
time.sleep(n)
裝飾器雖好，但不要過度使用
裝飾符非常棒,，但就像你不會(huì)穿著燕尾服去雜貨店一樣,，要明智地使用它們。過多的裝飾會(huì)讓你的代碼更難理解,。
技巧 3：發(fā)揮多進(jìn)程的作用
您的電腦在執(zhí)行哪些任務(wù)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)不暢呢？如果您一直在等待計(jì)算完成或處理大量文件,，那么利用多進(jìn)程處理將大大提升速度,。原理是這樣的：大多數(shù)現(xiàn)代電腦都擁有多個(gè) CPU 內(nèi)核，但往往沒有得到充分利用,。多核處理器能充分發(fā)揮它們的作用,！
使用多核處理器的時(shí)機(jī)：CPU密集型任務(wù)
- CPU密集型任務(wù)包括嚴(yán)格的數(shù)值計(jì)算,、圖像處理和復(fù)雜的模擬。如果電腦的 CPU 是限制因素,，那么多核處理器可能是一個(gè)解決方案,。
- 獨(dú)立任務(wù)：你的問題是否能夠分解成可以同時(shí)處理的小塊？這時(shí)非常適合使用多處理,。
代碼示例：并行
假設(shè)你需要調(diào)整一大批圖片的大小,。每張圖片都可以獨(dú)立處理，這就是典型的多處理方案：
import multiprocessing
def resize_image(image_path):
# (Your image resizing code here)
...
if __name__ == '__main__':
image_paths = [...] # Load your list of image files
with multiprocessing.Pool() as pool: # Create a worker pool
pool.map(resize_image, image_paths) # Magic happens here!
為何這么重要
pool.map函數(shù)可以神奇地將圖像大小調(diào)整工作分配給所有可用的CPU內(nèi)核,。以往需要花費(fèi)很長時(shí)間的工作,，現(xiàn)在只需很短的時(shí)間就能完成。
多處理是Python出色擴(kuò)展的一種方式,。但請(qǐng)記住,，它并非適用于所有情況。比如網(wǎng)絡(luò)綁定任務(wù)（等待網(wǎng)站響應(yīng)）就無法獲得同樣的好處,。了解何時(shí)使用多處理（何時(shí)不使用）才是真正的力量源泉,。
技巧 4：重視代碼測(cè)試
在高質(zhì)量的軟件開發(fā)過程中，代碼測(cè)試是一個(gè)關(guān)鍵且不可或缺的環(huán)節(jié),。未經(jīng)嚴(yán)格測(cè)試的代碼就如一枚定時(shí)炸彈,，隨時(shí)可能導(dǎo)致項(xiàng)目功能異常和聲譽(yù)受損。因此,，從一開始就應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)良好的測(cè)試習(xí)慣,，而不是等到問題發(fā)生后不得不事后補(bǔ)救。
測(cè)試的重要性:
- 盡早發(fā)現(xiàn)缺陷:問題被及時(shí)發(fā)現(xiàn),，修復(fù)的成本就越低,。
- 自信編寫代碼:測(cè)試為代碼修改和重構(gòu)提供了安全保障，無需過度擔(dān)憂,。
- 睡眠質(zhì)量改善:確保系統(tǒng)按預(yù)期運(yùn)行,，可以減輕開發(fā)者的精神壓力。
測(cè)試失敗導(dǎo)致的教訓(xùn)
我之所以如此重視測(cè)試,，是由于曾經(jīng)的一次深刻教訓(xùn),。之前有一次，一個(gè)同事為了快速開發(fā)新功能而忽視了測(cè)試環(huán)節(jié),，結(jié)果一個(gè)看似微小的改動(dòng)引發(fā)了連鎖反應(yīng),，導(dǎo)致系統(tǒng)的其他無關(guān)部分發(fā)生嚴(yán)重崩潰。那次事故讓同事焦頭爛額地修復(fù)了一個(gè)下午,，從那以后,，我就成為了測(cè)試的堅(jiān)定擁護(hù)者。
使用 Python 的 unittest 的簡(jiǎn)單示例
import unittest
def calculate_average(numbers):
if len(numbers) == 0:
return 0 # Return 0 for empty lists to avoid division by zero
return sum(numbers) / len(numbers)
class TestAverage(unittest.TestCase):
def test_empty_list(self):
result = calculate_average([])
self.assertEqual(result, 0)
def test_basic_average(self):
result = calculate_average([2, 4, 6])
self.assertEqual(result, 4)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
從小處做起,，覆蓋代碼的關(guān)鍵部分,，并不斷擴(kuò)展測(cè)試,。這是一項(xiàng)會(huì)帶來十倍回報(bào)的投資。
技巧 5：采用異步方式,，提升速度
生活并非總是按部就班,、有條不紊地進(jìn)行。有時(shí),，你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己需要等待網(wǎng)頁加載,、文件下載完成或數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)束。這就是異步編程概念的用武之地,，它允許你同時(shí)管理多個(gè)活動(dòng),。跟更多內(nèi)容可閱讀??Python 最強(qiáng)異步編程：Asyncio
為何選擇異步編程？
- 避免阻塞：傳統(tǒng)代碼經(jīng)常會(huì)造成阻塞--在等待緩慢的事物時(shí),，程序會(huì)處于空閑狀態(tài),。異步編程可以讓程序在此期間執(zhí)行其他任務(wù)。
- 響應(yīng)式應(yīng)用程序：想象一下構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序,。如果一個(gè)請(qǐng)求需要很長時(shí)間,，異步技術(shù)可以防止應(yīng)用程序凍結(jié)。
- 處理 I/O 綁定問題：網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,、文件操作......都是異步處理的首選,。
使用 asyncio 的簡(jiǎn)單示例
import asyncio
import aiohttp # Library for async web requests
async def fetch_data(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
tasks = [fetch_data('https://api./data1'),
fetch_data('https://api./data2')]
results = await asyncio.gather(*tasks)
# Process both results
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
工作原理
asyncio 是 Python 的內(nèi)置 async 庫。async def 標(biāo)記函數(shù)為協(xié)程（一種特殊的可暫停和恢復(fù)函數(shù)）,。await 的神奇之處在于,，它指示 Python 暫停執(zhí)行并等待某些事件（如網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求）完成。asyncio.gather 允許同時(shí)運(yùn)行多個(gè)程序,。
這個(gè)工作原理看起來很不錯(cuò),！asyncio 的確是一個(gè)強(qiáng)大的庫，它使得編寫異步代碼變得更加簡(jiǎn)單和高效,。同時(shí),，async def 和 await 的結(jié)合也讓編寫異步函數(shù)更加直觀和易懂。而asyncio.gather更是提供了方便的方式來同時(shí)運(yùn)行多個(gè)異步任務(wù),。這些工具的結(jié)合確實(shí)為編寫異步代碼提供了很多便利,。有需要的話，我可以為你提供更多關(guān)于asyncio和異步編程的信息,。
