小猿圈python学习之10个提高编程效率的方法

Python 因易学、开源等优点成开发主力语言。本文分享提高 Python 开发效率的方法,如不使用分号、选好代码编辑器、遵循代码规范、用 help() 函数、使用库、用 Cookiecutter 创建工程、严格注释、经常测试、专注专业领域、每天编码等。

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由于python具有很多其他编程语言没有的优点,例如易学、面向对象、字节码编译、免费且开源、运行时检查等,所以python成为了现在各大公司和程序员开发的主力语言,今天小猿圈就给大家分享几个可以提高我们效率的方法。

  1. 不使用分号 使用分号在 Python 中是可选的,对比其他面向对象语言,你不需要在每一条语句后面使用分号。 这看起来很简单,似乎也节省不了多少时间;但一旦你的代码量扩展到数千号,这些分号就变得分心且没有必要键入。
  2. 找一个称手的代码编辑器 选择一个称手的代码编辑器可以节省大量的时间。面对这么多代码编辑器,很多新手都会感觉很迷茫。 习惯一个编辑器再使用其他编辑器会觉得很混乱,所以选一个称手的是一个好的起点。不管你选择哪一个,要实时支持 flake8 和 PEP8。
  3. 遵循 Python 代码规范 遵循 Python 代码规范可以提升代码的可读性,从而节省评审代码的时间。(Python 的设计哲学强调代码的可读性。)
  4. 使用 help() 函数 Python 的 help() 是随手可用的内置函数可以节约很多时间,比如查找其他函数的解释。你可以在解释器终端直接运行该函数。 Python 文档有更多该函数的用法。
  5. 使用库 Python 有大量的库可以让你不必每次都重复造轮子。 比如,你可以从 PyPI(Python包索引)选择大量可用的包,这是一个软件仓库。
  6. 使用Cookiecutter Cookiecutter 是一命令行工具,可以帮助你从工程模板创建 Python 工程,这可以节省大量的时间。
  7. 严格的注释 养成写注释的好习惯,可以节省你和其他人的时间,尤其是作调试跟踪。(是的我们听到很多,但似乎很多程序员还是需要提醒)。 注释在团队合作是非常关键,尤其是一个做了大量变更。
  8. 经常测试 尝试测试你程序中的每一个组件。听起来好像有点费时,但长时间运行可以节省大量时间,帮助你发现隐藏的 bug,让你对代码更放心,还强制你理解自己的每一片代码在真实情况下是如何地运行。 REPL 是一个 read-eval-print loop,一个常用的代码测试工具,很多 Pythonists 使用它。
  9. 专注和专业 Pythonists 都建议要有一个专注领域和专长。你可以使用 Python 做很多事情,从编写网页摄像到处理计算和算法。 已经有大量的库可以帮助完成这些任务,如 SimpleCV,计算机视觉处理;Biopython,是一个生物计算库; SymPy,是一个数学符号计算库。 深入类似这些的领域,并掌握一个特定的框架,帮助你在更深的层次学习 Python,掌握一个特定的代码风格(在第三部分已经提到),处理特定类型的问题。
  10. 每天编码 当你养成了每天写 python 代码,使用 python 解决问题的习惯,你就会开始用 python 思考,可以这么说,这将最终会帮助你更快的解决问题。 今天小猿圈关于python的技巧就分享到这里啦,,大家记得收藏哦如果觉得不错的话,记得分享给身边的朋友哦,想学习编程的同学记得来小猿圈哦。

转载于:https://juejin.im/post/5ceb44f6f265da1bc37eec09

<think>好的,我现在需要处理用户的查询。用户想要寻找与Python相关的编程代码或教程,特别是示例代码。首先,我应该根据用户提供的系统级指令来组织回答。系统要求使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,还要生成相关问题。同时,用户引用了两个来源,需要正确添加引用标识。 首先,我需要确定用户的需求。他们可能是一个刚开始学习Python的新手,需要一些简单的示例来入门。根据引用[^1],有15个极简示例代码,可以涵盖基本概念和功能。这可能对用户很有帮助。另外,引用[^2]提到了进程创建,但用户可能更关注基础内容,所以可能需要优先引用。 接下来,我需要按照用户提供的示例结构来组织回答。示例中的“快速排序”部分包括简介、代码示例和相关问题。我应该遵循同样的结构,提供几个不同主题的示例代码,每个部分简要说明,然后生成相关问题。 考虑到用户想要示例代码,我需要挑选几个常见的Python编程示例。比如“Hello World”、计算阶乘、斐波那契数列、列表推导式、文件操作等。这些示例能够展示Python的基本语法和功能,适合初学者。 在编写每个示例时,需要确保代码正确,并且有简短的说明。例如,计算阶乘可以用递归和循环两种方法,这样用户可以看到不同的实现方式。斐波那契数列可以用递归和迭代,同时指出递归的效率问题。 还需要注意引用标识的位置。例如,在提到Python编程入门时,引用应放在相关段落的末尾。而引用可能用在多进程部分,但用户的问题更偏向基础,所以可能不需要过多强调。 生成的相关问题应该围绕提供的示例展开,帮助用户深入思考。比如,阶乘计算的递归与循环比较,斐波那契数列的应用场景,列表推导式的优势等。这些问题能引导用户进一步学习。 最后,检查LaTeX格式是否正确。虽然用户的问题可能不涉及数学公式,但如果有的话,比如在计算阶乘时提到数学符号$n!$,需要用$...$包裹。同时,确保代码块使用正确的语法高亮,如```python。 总结步骤: 1. 提供多个基础示例代码,每个示例附带简要说明。 2. 正确添加引用标识到引用来源。 3. 生成相关问题,帮助用户深入学习。 4. 确保格式符合系统指令,特别是代码块和引用位置。 现在需要将这些思考整合成一个结构清晰的回答,符合用户的要求,并且确保信息准确可靠。</think>以下提供几个Python编程示例代码及简要说明,涵盖基础语法和典型应用场景: ### 1. 计算阶乘(递归实现) ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) print(factorial(5)) # 输出120 ``` 此代码通过递归方式实现阶乘计算$n!$,展示了函数定义与递归调用的基本方法。 ### 2. 斐波那契数列 ```python def fibonacci(n): a, b = 0, 1 for _ in range(n): print(a, end=' ') a, b = b, a + b fibonacci(10) # 输出0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 ``` 该迭代实现避免了递归的低效性,时间复杂度为$O(n)$,空间复杂度$O(1)$。 ### 3. 列表推导式 ```python squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0] print(squares) # 输出[0, 4, 16, 36, 64] ``` 此例演示Python特有的列表推导式语法,实现快速生成偶数平方序列。 ### 4. 文件操作 ```python with open('demo.txt', 'w') as f: f.write("Python文件操作示例\n") with open('demo.txt', 'r') as f: print(f.read()) # 输出写入内容 ``` 使用`with`语句确保文件正确关闭,符合Python的最佳实践规范。 ### 5. 多进程示例 ```python import os from multiprocessing import Process def worker(): print(f'子进程ID: {os.getpid()}') if __name__ == '__main__': p = Process(target=worker) p.start() p.join() ``` 此代码演示了Python多进程编程的基本模式,注意`if __name__ == '__main__'`的必要性[^2]。
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