


Haut ou bas : où dois-je placer mes importations Python pour des performances optimales ?
L'emplacement des déclarations d'importation : haut ou bas ?
PEP 8 met l'accent sur le placement des importations au début des modules, en privilégiant la clarté et la cohérence. Cependant, un contre-argument surgit : ne serait-il pas plus efficace de différer les importations jusqu'à ce que cela soit nécessaire, en particulier pour les classes ou fonctions rarement utilisées ?
Considérez les deux exemples suivants :
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()
La question se pose : quelle approche est la plus efficace ?
Importer Performance
Bien que les importations de modules soient rapides, elles ne sont pas instantanées. Par conséquent :
- Placer des importations au début du module entraîne un coût négligeable encouru une seule fois.
- Restreindre les importations au sein des fonctions prolonge le temps d'exécution de ces fonctions.
Par conséquent, pour une efficacité optimale, il est judicieux de situer les importations en haut des modules. Néanmoins, le déplacement des importations au sein des fonctions peut être envisagé lorsque le profilage révèle des avantages notables en termes de performances.
Raisons des importations paresseuses
Au-delà des problèmes d'efficacité, les importations paresseuses trouvent une justification dans certains scénarios :
- Prise en charge des bibliothèques facultatives : lorsque les chemins de code reposent sur des bibliothèques facultatives, les échecs d'importation peuvent être évités en utilisant des importations paresseuses.
- Initialisation du plugin : les importations dans les scripts d'initialisation du plugin ne peuvent pas être utilisées activement, ce qui rend les importations paresseuses appropriées.
En résumé, même si la directive de PEP 8 visant à positionner les importations au début des modules garantit la cohérence et la lisibilité, des considérations de performances peuvent parfois justifier des importations paresseuses. Cependant, ces décisions doivent être basées sur des données de profilage pour identifier les goulots d'étranglement et optimiser efficacement les performances.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

Dans Python, vous pouvez utiliser pour les boucles, énumérer et les compréhensions de liste pour traverser les listes; En Java, vous pouvez utiliser des boucles traditionnelles et améliorées pour les boucles pour traverser les tableaux. 1. Les méthodes de traversée de la liste Python incluent: pour la compréhension de la boucle, de l'énumération et de la liste. 2. Les méthodes de traversée du tableau Java comprennent: traditionnel pour la boucle et amélioré pour la boucle.

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