Python 中四个高效的技巧！(Python高效编程四大技巧揭秘！)

一、使用生成器减成本时间性能

在Python中，生成器是一种特殊的迭代器，它使用yield语句逐个生成值而不是一次性生成整个列表。这种做法可以节省内存，并减成本时间程序的执行效能。

1.1 生成器的定义和使用

定义生成器非常明了，只需要将函数中的return语句替换为yield语句即可。

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
# 使用生成器
for num in fibonacci(10):
    print(num)
    

1.2 生成器的优势

生成器相较于列表推导和循环，具有以下优势：

• 节省内存：生成器不会一次性生成所有元素，而是按需生成，缩减了内存占用。
• 延迟计算：生成器在每次迭代时才计算下一个值，减成本时间了计算效能。

二、使用列表推导和集合推导优化循环

列表推导和集合推导是Python中的一种简洁、高效的编程做法，可以替代传统的for循环，减成本时间代码的可读性和性能。

2.1 列表推导

列表推导可以用来生成列表，其基本语法为：[表达式 for 变量 in 可迭代对象]。

# 生成0到9的平方列表
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)

2.2 集合推导

集合推导与列表推导类似，但生成的是集合，其基本语法为：{表达式 for 变量 in 可迭代对象}。

# 生成0到9的平方集合
squares_set = {x**2 for x in range(10)}
print(squares_set)

2.3 列表推导和集合推导的优势

列表推导和集合推导相较于传统的for循环具有以下优势：

• 代码简洁：一行代码即可完成循环、条件判断和表达式计算。
• 性能优化：列表推导和集合推导通常比等效的for循环更快。

三、使用局部变量和全局变量的优化

在Python中，访问局部变量比访问全局变量更快。所以，合理使用局部变量和全局变量可以减成本时间程序的性能。

3.1 局部变量和全局变量的区别

局部变量是在函数内部定义的变量，仅在函数内部有效；全局变量是在函数外部定义的变量，可以在整个程序中使用。

def calculate_sum():
    global total
    total = 0
    for i in range(1000):
        total += i
# 调用函数
calculate_sum()
print(total)

3.2 局部变量的优势

使用局部变量有以下优势：

• 性能优化：局部变量存储在栈上，访问速度更快。
• 代码清楚：局部变量仅在函数内部有效，缩减了命名冲突。

四、使用内置函数和库函数优化性能

Python内置了大量的函数和库，这些函数和库经过优化，性能更高。合理使用这些函数和库可以减成本时间程序的性能。

4.1 使用内置函数优化性能

Python的内置函数经过优化，性能通常比自定义函数更好。例如，使用内置函数sum计算列表总和。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total)

4.2 使用库函数优化性能

Python的标准库和第三方库提供了大量高性能的函数。例如，使用numpy库进行数组操作。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
total = np.sum(arr)
print(total)

4.3 内置函数和库函数的优势

使用内置函数和库函数有以下优势：

• 性能优化：经过优化，执行速度更快。
• 代码简洁：缩减了自定义函数的编写和维护。

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发