3 个节省时间的 Python 技巧

什么是plm系统?-数字化转型网 当今世界,产品研发能力是企业在激烈的市场竞争中保持战略优势的核心竞争力之一。如何有效地缩短产品研发周期、改善产品服务的设计迭代流程、有效降低产品的研发成本,也是企业面临的主要问题之一。PLM(Product Lifecycle Management,产品生命周期管理)在优化产品研发的全管理流程、增强企业产品的市场竞争力方面具有关键的作用。 阅读详情

人生苦短,快学Python!

今天给大家分享:3个节省时间的 Python 技巧,它们在最近的项目中,帮我节省了 40% 的时间。

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。

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⏳

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。

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。

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。

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?

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://docs.python.org/3/library/functions.html

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人生苦短,快学Python,我们明天见!

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