6 个例子教你重构 Python 代码

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合并嵌套的 if 条件

太多的嵌套会使代码难以理解,这在 Python 中尤为如此,因为 Python 没有括号来帮助区隔不同的嵌套级别。

阅读深度嵌套的代码容易让人烦躁,因为你必须理清哪些条件属于哪一级。因此,我们应尽可能减少嵌套,如果两个条件可以用 and 合在一起,会比嵌套更易读。

合并之前:

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合并后:

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2. 将重复的代码移到条件语句之外

我们应该始终寻找移除重复代码的方法。这是提升代码能力的好办法。

有时,在条件的两个分支上出现重复代码,这意味这段代码将始终执行。因此这段重复的代码可以从条件中移出,放在条件之外执行。

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通过将对label变量赋值移到到条件之外,我们删除了重复的代码行,并明确了条件实际控制的内容,就是计算total。

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3. 将内部循环中的yield替换为yield from

经常忽略的一个小窍门是 Python 的yield关键字有对应的为collections准备的yield from。因此无需使用 for 循环遍历集合。这使代码变短,并删除 for 中的额外变量。而且消除 for 循环后,yield from使程序运行效率提高约 15%。

重构前:

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重构后:

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4. 使用 any() 而不是用于循环

常见的模式是,我们需要查找是否集合中的一个或多个项符合某些条件。这可以通过 for 循环完成,例如:

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更简洁的方法,是使用 Python 的 any() 和 all()内置函数,来清楚地显示代码的意图。

当至少有一个元素计算为 True 时,all() 将返回 True,只有当所有元素都计算为 True 时,all() 将返回 True。

如果对 any() 的调用找到一个值值为 True 的元素,它可以立即返回。

5. 用[]替换list()

创建列表的最简洁和 Pythonic 的方法是使用 []。

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这样做有额外的优点:是一个很好的改进程序性能的方法。

以下是更改之前和之后的时间对比:

image

同样的原因和性能表现,使用{}替代dict()。

6. 将重复执行的语句移出for/while循环

将“不变的”语句从循环中移出。如果某条语句只是设置了一些变量供循环使用,则不需要在循环中。循环本身就是复杂的,因此在编写循环时,应牢记,使其更短、更容易理解。

在此示例中,city变量在循环中赋值,但它只读取且不更改。

image

因此,将其移出是安全的,这更清楚地说明,相同的city值将应用于每个building变量。

image

这也是提高了程序性能 ,因为如果循环中的任何语句将在每次循环运行时执行。在这些多次执行上花费的时间属于浪费,因为它只需要执行一次。如果语句涉及对数据库的调用或其他耗时的任务,则这种节省可能非常重要。

如果真的遇到好的同事,那算你走运,加油,抓紧学到手。
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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