python中loop的用法_Python使用技巧最终篇（干货收藏）

原标题：Python使用技巧最终篇（干货收藏）

51. 使用**而不是pow

%timeit -n 10000 c = pow(2,20)

%timeit -n 10000 c = 2**20

10000 loops, best of 3: 284 ns per loop

10000 loops, best of 3: 16.9 ns per loop 52. 使用 cProfile, cStringIO 和 cPickle等用c实现相同功能（分别对应profile, StringIO, pickle）的包

import cPickle

import pickle

a = range(10000)

%timeit -n 100 x = cPickle.dumps(a)

%timeit -n 100 x = pickle.dumps(a)

100 loops, best of 3: 1.58 ms per loop

100 loops, best of 3: 17 ms per loop

由c实现的包，速度快10倍以上！

53. 使用最佳的反序列化方式

下面比较了eval, cPickle, json方式三种对相应字符串反序列化的效率，可见json比cPickle快近3倍，比eval快20多倍。

import json

import cPickle

a = range(10000)

s1 = str(a)

s2 = cPickle.dumps(a)

s3 = json.dumps(a)

%timeit -n 100 x = eval(s1)

%timeit -n 100 x = cPickle.loads(s2)

%timeit -n 100 x = json.loads(s3)

100 loops, best of 3: 16.8 ms per loop

100 loops, best of 3: 2.02 ms per loop

100 loops, best of 3: 798 µs per loop

54. 怎么才算精通python

熟悉语法以及原声数据结构

熟悉基本实现中的性能特点，就是知道什么操作会慢

会使用profile以及基于profile的性能分析工具

会使用运行时编译和静态编译的工具。pypy，numba，cython，ctypes，original C/C++ extension

熟悉你所在领域的拓展库，比如我，科学计算方面的库不要太多，numpy衍生出来的一大堆大堆

了解基本的编译过程，基本的操作系统知识（只要你C、C++学的还行就可以了）

要想精通python，写的代码首先得pythonic

研读牛B的开源代码，在这过程中会遇到python的许多高阶用法

理解装饰器，生成器，描述符，元类

掌握list comprehension，

多用内置函数：map，reduce，filter，iter，range，divmod，round，chr，enumerate，all，any，slice，zip+

55. python 猴子补丁相关

python里有一个很奇妙的monkey patch，中文叫做猴子补丁，是指的是在运行时动态替换某些已加载的模块的实现。第一次了解这个概念是在使用gevent的时候，需要把python自带的socket，os等相关模块的实现改变成异步形式，但同时不改动python的源代码。

56. python 中时间格式转换

57. python 一行代码启动 http 服务器

python -mSimpleHTTPServer

作者：地球的外星人君

来源：知乎

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