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三个节省时间的 Python 技巧!

王林

王林

发布时间:2023-04-12 14:25:18

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来源于51CTO.COM

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三个节省时间的 Python 技巧!

我最近的工作内容:自动移动文件、图像处理和数据清理。在编程过程中总结了一些Python技巧,使得我的代码既整洁,又易于理解。接下来,我给大家分享3个节省时间的 Python 技巧。

三个节省时间的 Python 技巧!

反转列表

我最近有个项目,需要去反转列表,一开始是通过切片来完成。但其实使用内置函数reverse()方法,也可以反转python中的列表。

先从创建一个列表开始。

# 创建一个列表
mylist = list(np.arange(0,100))

反转列表的两种方法是:

# 使用切片反转列表
newlist = mylist[::-1]

# 使用内置的 reverse() 反转列表
mylist.reverse()

两种方法都可以反转列表,但需要注意的是,内置函数reverse()会更改原始列表,切片方法是创建一个新列表。

我们再对比一下执行时间⏳

三个节省时间的 Python 技巧!

reverse() 和列表切片的执行时间

显然,内置函数reverse()比列表切片的方法快3倍!

在我的工作项目中,为了实现系统文件的自动移动,我创建了一个位置值的列表。早期的Python程序是使用列表切片编写的,现在我重新编写了代码,用reverse()函数使得程序的更快执行。

好了,下面介绍第二个技巧。

使用一行代码交换两个值

使用一行代码交换两个变量值是一种真正的 Pythonic 方式。

与其他编程语言不同,Python 无需使用临时变量来交换两个数字或值。举一个简单的例子:

# 创建两个变量
variable_1 = 100 
variable_2 = 500

要交换 variable_1 和 variable_2 的值,您只需使用一行代码即可。

变量_2,变量_1 = 变量_1,变量_2

使用一行代码交换两个值,简化也就是下面这种形式。

三个节省时间的 Python 技巧!

当然,我的实际工作项目比这复杂一点,要用到一个字典,每个键都有一个列表作为值。

md[key_2],md[key_1] = md[key_1],md[key_2]

通过上面的技巧,使我的工作节省了多次迭代和复杂的数据转换,减少了执行时间。

在函数内使用 for 循环

我们都喜欢创建自定义的函数,以执行自己的特定任务。然后再搭配 for 循环迭代这些函数,多次重复执行任务。

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但是,在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间,因为每次迭代都会调用该函数。

相反,如果 for 循环是在函数内部实现的,那么该函数只会被调用一次。

为了解释得更清楚,还是举个例子吧!

先创建一个简单的字符串列表:

listofstrings = ['苹果','橙子','香蕉','菠萝','葡萄']

创建两个函数,for 循环分别在函数内外,从简单的一个开始。

# 在函数内部创建一个没有for循环的函数
def onlyfunction(x):
    newstring = x.capitalize()
    outputstring = x + " " + newstring
    print(outputstring)

以及一个for内部带有循环的函数。

# 创建一个函数,其中 for 循环在函数内部
def forinfunction(listofstrings):
    for x in listofstrings:
        newstring = x.capitalize()
        outputstring = x + " " + newstring
        print(outputstring)

让我们使用这些函数并查看输出。

三个节省时间的 Python 技巧!

显而易见,两个函数的输出的结果是相同的。

但是,故事并没有到此结束。咱们对比一下,哪个更快?

三个节省时间的 Python 技巧!

可以看到,在函数内部使用 for 循环要稍微快一些。

在我的另一项目中,需要处理许多复杂的图像处理任务。相对比之下,在函数内部使用 for 循环比在每次迭代中调用相同函数快 1.5 倍。当然,这些只是我的个人经验,但如果你们也遇到了类似情况下,应该也会有用。

总而言之,大家可以多多使用 Python 的内置函数。来提高自己的Python程序速度,同时还能保持代码简洁易懂。

如果大家想了解更过Python的内置函数,可以参考下表,也可以查看下方网站:

https://www.php.cn/link/3dfe2f633108d604df160cd1b01710db

三个节省时间的 Python 技巧!

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