广州外贸网站建设公司,渠道网官网,企业彩铃制作网站,云南住房和建设厅网站文章目录 前言一、使用内置函数二、字符串连接 VS join()三、创建列表和字典的方式四、使用 f-Strings五、使用Comprehensions六、附录- Python中的内置函数总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包项… 文章目录 前言一、使用内置函数二、字符串连接 VS join()三、创建列表和字典的方式四、使用 f-Strings五、使用Comprehensions六、附录- Python中的内置函数总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 前言
其实Python 比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。
接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能 一、使用内置函数
Python中的许多内置函数都是用C实现的并且经过了很好的优化。因此如果熟悉这些内置函数就可以提高Python代码的性能。一些常用的内置函数有sum()、len()、map()、max()等。
假设我们有一个包含单词的列表我们希望每个单词的首字母均变为大写。此时使用map()函数是不错的选择。
一般版本:
new_list []
word_list [i, am, a, python, programmer]
for word in word_list:new_list.append(word.capitalize())改进版本:
word_list [i, am, a, python, programmer]
new_list list(map(str.capitalize, word_list))时间对比:
import time
new_list []
word_list [i, am, a, python, programmer]start time.time()for word in word_list:new_list.append(word.capitalize())
print(time.time() - start, seconds)start time.time()new_list list(map(str.capitalize, word_list))
print(time.time() - start, seconds)运行结果: 1.0013580322265625e-05 seconds 4.76837158203125e-06 seconds 可以看出第二种方法运行速度快了将近2倍。
二、字符串连接 VS join()
在Python中字符串是不可变的因此我们不能修改它们。 每次当我们连接多个字符串时我们将会创建一个新的字符串,此时会导致一些运行性能问题。
一般版本:
new_list []
word_list [I, am, a, Python, programmer]
for word in word_list:new_list word改进版本:
word_list [I, am, a, Python, programmer]
new_list .join(word_list)时间对比:
import timenew_list []
word_list [I, am, a, Python, programmer]start time.time()
for word in word_list:new_list word
print(time.time() - start, seconds)start time.time()
new_list .join(word_list)
print(time.time() - start, seconds)运行结果: 4.0531158447265625e-06 seconds 9.5367431640625e-07 seconds 使用Join()函数可以让代码运行快4倍。
三、创建列表和字典的方式
一般来说,使用[]和{}来创建列表和字典相比使用list()和dict{}运行更加高效。这是因为使用list()和dict{}来创建对象时需要调用一个附加函数。
一般版本:
list()
dict()改进版本:
()
{}时间对比: 为了便于对比时间,这里我们使用timeit函数来统计,我们运行1百万次,来看二者的时间对比,代码如下:
import timeitslower_list timeit.timeit(list(), number10**6)
slower_dict timeit.timeit(dict(), number10**6)faster_list timeit.timeit([], number10**6)
faster_dict timeit.timeit({}, number10**6)print(slower_list, seconds)
print(slower_dict, seconds)
print(faster_list, seconds)
print(faster_dict, seconds)运行结果: 0.08825178800000001 seconds 0.083323732 seconds 0.019935448999999994 seconds 0.027835573000000002 seconds 可以看出,我们的运行速度快了将近4倍。
四、使用 f-Strings
我们已经知道将字符串进行串联可能会使程序变慢。 另一个比较好的解决方案是使用f-Strings。 一般版本:
me Python
string Make me faster改进版本:
me Python
string fMake {me} faster时间对比:
import time
me Pythonstart time.time()
string Make me faster
print(time.time() - start, seconds)start time.time()
string fMake {me} faster
print(time.time() - start, seconds)运行结果: 2.1457672119140625e-06 seconds 9.5367431640625e-07 seconds 可以看出,我们的运行速度快了将近2倍。
五、使用Comprehensions
Python中的List Comprehensions为我们提供了更短的语法甚至只有一行代码来实现各种强大的功能。很多用到循环的场景下,我们尽量使用生成式的语法来实现。
一般版本:
new_list []
existing_list range(1000000)
for i in existing_list:if i % 2 1:new_list.append(i)较快版本:
existing_list range(1000000)
new_list [i for i in existing_list if i % 2 1]时间对比:
import timenew_list []
existing_list range(1000000)start time.time()
for i in existing_list:if i % 2 1:new_list.append(i)
print(time.time() - start, seconds)start time.time()
new_list [i for i in existing_list if i % 2 1]
print(time.time() - start, seconds)运行结果: 0.16418218612670898 seconds 0.07834219932556152 seconds 可以看出,我们的运行速度快了将近2倍。
六、附录- Python中的内置函数
我们可以通过官网来查看Python的内置函数。 总结
如果我们只关注上述例子中一些短小的代码片段,这些技巧似乎没有太大的改善。 实际上我们的项目很容易变得复杂,此时上述技巧就派上用场啦 关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助 CSDN大礼包《Python入门资料实战源码安装工具】免费领取安全链接放心点击 一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理形成各个领域的知识点汇总它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频有了这些视频轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后都有对应的练习题哦可以检验学习成果哈哈 因篇幅有限仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础有自己的理解能力的时候会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解这些理解是比较独到可以学到不一样的思路。
四、Python工具包项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了每个都有详细的安装教程保证你可以安装成功哦
②Python实战案例
光学理论是没用的要学会跟着一起敲代码动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。100实战案例源码等你来拿
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥可以试试自己用Python编写小游戏让你的学习过程中增添一点趣味
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料并且有阿里大佬给出了权威的解答刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
六、Python兼职渠道
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