La refactorisation contribue à rendre votre code plus propre et plus efficace. Voici cinq refactors courants pour les débutants en Python.
Je. Simplifier les expressions booléennes
Un modèle courant consiste à utiliser un bloc if-else juste pour renvoyer True ou False. Par exemple :
if condition: return True else: return False
Refactorisez-le en :
return condition
La condition elle-même est déjà une expression booléenne, donc le bloc if-else n'est pas nécessaire. En renvoyant directement la condition, le code devient plus court et plus lisible. C'est un moyen simple mais efficace d'améliorer la clarté sans modifier la fonctionnalité.
II. Liste des compréhensions au lieu de for / if
Les débutants utilisent souvent des boucles for avec des instructions if pour créer des listes. Par exemple :
result = [] for item in items: if condition(item): result.append(item)
Refactorisez-le pour une compréhension de liste :
result = [item for item in items if condition(item)]
Les compréhensions de listes offrent une manière plus concise de construire des listes. Elles sont également généralement plus rapides que les boucles for équivalentes car elles sont optimisées en interne par Python. Cette approche est également plus facile à lire, en particulier pour les tâches simples de création de liste.
III. Évitez de répéter les calculs
Si vous appelez plusieurs fois la même fonction dans une boucle, stockez le résultat dans une variable. Par exemple :
for item in items: if len(item) > 5: result.append(item) ...
Refactorisez-le en :
for item in items: len = len(item) if len > 5: result.append(item) ...
Imaginez si cette condition est remplie dans plusieurs déclarations elif ou if imbriquées. Ici, len(item) est appelé deux fois pour chaque itération, ce qui peut être inefficace, en particulier pour les grandes listes. Stocker le résultat de len(item) dans une variable (len) élimine les calculs répétés, améliorant les performances et rendant le code plus propre. Ceci est un exemple basique.
IV. Remplacez les boucles par une carte et un filtre
Au lieu d'écrire des boucles explicites, utilisez les fonctions intégrées de Python comme map() et filter(), qui peuvent être plus efficaces et concises. Par exemple, pour doubler chaque élément d'une liste :
result = [] for item in items: result.append(item * 2)
Refactorisez-le en :
result = list(map(lambda x: x * 2, items))
Ou pour filtrer les éléments supérieurs à 5 :
result = [] for item in items: if item > 5: result.append(item)
Refactorisez-le en :
result = list(filter(lambda x: x > 5, items))
map() et filter() prennent des fonctions comme arguments, nous pouvons donc utiliser lambda pour définir de petites fonctions anonymes. La fonction lambda est une manière concise de définir des opérations simples. Par exemple, lambda x: x * 2 crée une fonction qui multiplie x par 2. L'avantage de map() et filter() est qu'ils sont souvent plus efficaces que l'utilisation d'une boucle for et sont généralement plus lisibles. On pourrait également utiliser des compréhensions de listes (voir ci-dessus).
V Combiner plusieurs instructions if
Lors de la vérification de plusieurs conditions, les combiner avec des opérateurs logiques (et, ou) peut simplifier votre code. Par exemple :
if a > 0: if b > 0: result = a + b
Refactorisez-le en :
if condition: return True else: return False
Cela réduit les imbrications inutiles et rend le code plus facile à lire et à maintenir. La combinaison des conditions en une seule instruction if rend le flux logique plus clair et élimine la redondance.
Conclusion
La refactorisation consiste à rendre votre code plus court, plus clair et plus efficace sans changer ce qu'il fait. En simplifiant les expressions booléennes, en utilisant la compréhension de listes, en évitant les calculs répétés, en tirant parti des fonctions intégrées telles que map() et filter() et en fusionnant les conditions, vous pouvez rendre votre code SEC. L'utilisation de lambda vous permet de définir de petites fonctions sur une seule ligne, en gardant le code propre et rapide. Ces pratiques améliorent non seulement les performances, mais améliorent également la lisibilité, ce qui est crucial pour maintenir le code à long terme.
Lectures complémentaires :
https://www.w3schools.com/python/python_lambda.asp
https://www.w3schools.com/python/ref_func_filter.asp
https://www.w3schools.com/python/ref_func_map.asp
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 flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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