Python 高效编程的 15 个优秀实践-51CTO.COM

今天我们要一起解锁Python编程的隐藏技能，让你的代码飞起来！下面的15个小技巧，不仅能让代码跑得快，还能让代码看起来赏心悦目，一起来看看吧！

1. 善用列表推导式

列表推导式是Python的一大特色，简洁又强大。

# 普通方法
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i**2)

# 列表推导式
squares = [i**2 for i in range(10)]

解释：看，一行代码就完成了循环任务，清晰明了，效率高！

2. 了解生成器

当你处理大量数据时，生成器可以节省大量内存。

# 使用列表存储大数字
numbers = list(range(1, 1000000))

# 改用生成器
numbers = (i for i in range(1, 1000000))

生成器通过yield关键字创建，按需生成值，不占用全部内存。

3. 巧用内置函数

Python内置了很多宝藏函数，比如map()和filter()。

# 双倍数字
nums_doubled = [2*x for x in range(5)]
# 同样效果，使用map()
nums_doubled_map = list(map(lambda x: 2*x, range(5)))

map()接受一个函数和一个可迭代对象，对每个元素应用该函数。

4. 避免全局变量

尽量减少全局变量的使用，利用函数参数和返回值。

# 不好的例子
global_var = 10
def add_to_global(x):
    global global_var
    global_var += x
    return global_var

# 好的方式
def add_to_local(prev_value, x):
    return prev_value + x

局部变量更安全，避免了意外的全局状态改变。

5. 利用上下文管理器

with语句管理资源，如文件操作，确保资源正确关闭。

# 不用with
file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
file.close()

# 使用with
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()

自动管理，代码更干净，不用担心忘记关闭文件。

6. 错误处理的艺术

学会优雅地处理异常，而不是忽略它们。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("不能除以零哦！")

通过try-except捕获特定错误，程序更健壮。

7. 列表不要用作计数器 -counter

使用collections.Counter或简单变量计数。

# 错误示例
list_counter = [0] * 10
list_counter[3] += 1

# 正确示例
from collections import Counter
counter = Counter()
counter['apple'] += 1

Counter为每个元素维护计数，更直观。

8. 理解装饰器

装饰器让你的函数穿上魔法披风。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

装饰器增强了函数功能，而无需修改其源码。

9. 字符串连接的智慧 +

直接使用+或join()，后者更高效。

parts = ["Hello", " ", "world!"]
# 不推荐
message = parts[0] + parts[1] + parts[2]

# 推荐
message = " ".join(parts)

当连接多个字符串时，join()性能更优。

10. 列表分片

分片不只是获取子列表，还能快速复制或修改片段。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 复制列表
copy_list = my_list[:]

# 修改片段
my_list[1:3] = [10, 11]
print(my_list)  # 输出: [1, 10, 11, 4, 5]

分片操作灵活且高效，是列表操作的瑞士军刀。

11. 使用set去重

当需要去除重复项时，集合(set)是不二之选。

numbers = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6]
unique_numbers = set(numbers)

瞬间去除重复，适用于快速查找唯一值的场景。

12. 模块导入的讲究

合理组织和导入模块，避免全局污染。

# 不好
from math import *
sin(1)

# 推荐
import math
math.sin(1)

明确导入需要的函数，保持命名空间的清晰。

13. 代码复用的艺术

编写可重用的函数和类，遵循DRY原则（Don't Repeat Yourself）。

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))
print(greet("Bob"))

通过封装逻辑，减少重复代码，提高代码质量。

14. 性能分析

使用cProfile等工具分析你的代码瓶颈。

import cProfile
def my_function():
    pass  # 假设这里是复杂计算
cProfile.run('my_function()')

了解哪些部分慢，针对性优化。

15. 代码风格与PEP 8

遵循PEP 8规范，让代码更加易读。

函数名小写，单词间用下划线连接。
类名首字母大写。
适当的空间和缩进，增强可读性。

# 遵循PEP 8
def my_function():
    return "遵守规范的代码真好看！"

风格统一，团队协作更愉快。

好啦，以上就是今天分享的15个Python高效编程的小技巧。