


Die Position von Importanweisungen: oben oder unten?
PEP 8 legt Wert darauf, Importe am Anfang von Modulen zu platzieren, wobei Klarheit und Konsistenz im Vordergrund stehen. Es ergibt sich jedoch ein Gegenargument: Wäre es nicht effizienter, Importe bis zur Notwendigkeit aufzuschieben, insbesondere für selten verwendete Klassen oder Funktionen?
Betrachten Sie die folgenden zwei Beispiele:
class SomeClass(object): def not_often_called(self): from datetime import datetime self.datetime = datetime.now()
from datetime import datetime class SomeClass(object): def not_often_called(self): self.datetime = datetime.now()
Es stellt sich die Frage – welcher Ansatz ist effizienter?
Importieren Leistung
Modulimporte erfolgen zwar schnell, aber nicht sofort. Daher:
- Das Platzieren von Importen zu Beginn des Moduls stellt vernachlässigbare Kosten dar, die nur einmal anfallen.
- Das Einschränken von Importen innerhalb von Funktionen verlängert die Ausführungszeit dieser Funktionen.
Daher ist es für eine optimale Effizienz ratsam, Importe oben in den Modulen anzuordnen. Nichtsdestotrotz kann das Verschieben von Importen innerhalb von Funktionen in Betracht gezogen werden, wenn die Profilerstellung spürbare Leistungsvorteile zeigt.
Gründe für verzögerte Importe
Über Effizienzbedenken hinaus finden verzögerte Importe in bestimmten Szenarien ihre Berechtigung:
- Optionale Bibliotheksunterstützung: Bei Codepfaden Wenn Sie sich auf optionale Bibliotheken verlassen, können Importfehler durch die Verwendung verzögerter Importe vermieden werden.
- Plugin-Initialisierung: Importe in Plugin-Initialisierungsskripten werden möglicherweise nicht aktiv genutzt, sodass verzögerte Importe sinnvoll sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Richtlinie von PEP 8, Importe am Anfang von Modulen zu positionieren, zwar Konsistenz und Lesbarkeit gewährleistet, Performance-Überlegungen jedoch manchmal Anlass zu Faulheit geben Importe. Allerdings sollten solche Entscheidungen auf Profiling-Daten basieren, um Engpässe zu identifizieren und die Leistung effizient zu optimieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOben oder unten: Wo sollte ich meine Python-Importe platzieren, um eine optimale Leistung zu erzielen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

In Python können Sie Verständnissen für Schleifen, Aufzählungen und Listen für durchqueren Listen verwenden. In Java können Sie traditionelle für Schleifen verwenden und für Schleifen zu durchqueren Arrays erweitert. 1. Python List Traversal Methods gehören: für Schleifen, Aufzählung und Listenverständnis. 2. Java Array Traversal -Methoden umfassen: traditionell für Schleife und erweitert für die Schleife.

In dem Artikel wird die in Version 3.10 eingeführte "Match" -serklärung von Python erörtert, die als Äquivalent zum Wechseln von Aussagen in anderen Sprachen dient. Es verbessert die Code-Lesbarkeit und bietet Leistungsvorteile gegenüber herkömmlichen IF-ELIF-EL

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