1. ローカル変数を使用する
メンテナンスを容易にし、パフォーマンスを向上させ、メモリを節約するために、グローバル変数の代わりにローカル変数を使用するようにしてください。
ローカル変数を使用して、ls = os.linesep などのモジュール名前空間内の変数を置き換えます。プログラムのパフォーマンスを向上させ、ローカル変数の検索を高速化できる一方で、短い識別子を使用して長いモジュール変数を置き換えて可読性を向上させることができます。
2. 関数呼び出しの数を減らす
オブジェクト タイプを判断するときは、 isinstance() を使用し、続いてオブジェクト タイプ ID (id())、オブジェクト値 ( type()) 比較は最悪です。
#判断变量num是否为整数类型 type(num) == type(0) #调用三次函数 type(num) is type(0) #身份比较 isinstance(num,(int)) #调用一次函数
繰り返し動作を避けるため、繰り返し動作の内容をパラメータとしてループ条件に入れないでください。
#每次循环都需要重新执行len(a) while i < len(a): statement #len(a)仅执行一次 m = len(a) while i < m: statement
モジュール X で関数またはオブジェクト Y を使用する必要がある場合は、import X; X.Y の代わりに from X import Y を直接使用する必要があります。このようにして、Y を使用するときに 1 つのクエリを減らすことができます (インタプリタは、最初に X モジュールを見つけてから、X モジュールの辞書で Y を検索する必要がありません)。
3. 条件検索の代わりにマッピングを使用する
マッピング (dict など) の検索速度は、条件文 (if など) の検索速度よりもはるかに高速です。 )。 Python には select-case ステートメントもありません。
#if查找 if a == 1: b = 10 elif a == 2: b = 20 ... #dict查找,性能更优 d = {1:10,2:20,...} b = d[a]
4. シーケンス要素の直接反復
シーケンス (str、リスト、タプルなど) の場合、シーケンス要素の直接反復は、インデックス付けより高速です。反復された要素。
a = [1,2,3] #迭代元素 for item in a: print(item) #迭代索引 for i in range(len(a)): print(a[i])
5. ジェネレーター式を使用してリスト内包表記を置き換えます
リスト内包表記 (リスト内包表記) はリスト全体を生成するため、大規模な反復に悪影響を及ぼします。データ量。
ジェネレータ式はそうではなく、実際にはリストを作成しませんが、必要なときに値を生成するジェネレータ (遅延計算) を返します。これはメモリに優しいです。
#计算文件f的非空字符个数 #生成器表达式 l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #列表解析 l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
6. 最初にコンパイルしてから呼び出します
eval() 関数と exec() 関数を使用してコードを実行する場合は、コード オブジェクト (事前にcompile()関数を渡しておく(バイトコードにコンパイルされる)ことで、strを直接呼び出す代わりに、コンパイル処理を何度も繰り返すことを避け、プログラムのパフォーマンスを向上させることができます。
正規表現パターン マッチングも同様ですが、比較と一致を実行する前に、(re.complie() 関数を使用して) 正規表現パターンを正規表現オブジェクトにコンパイルすることも最適です。
7. モジュール プログラミングの習慣
モジュール内の最上位の Python ステートメント (インデントのないコード) は、モジュールがインポートされるときに (実際に実行する必要があるかどうかに関係なく) 実行されます。 。したがって、メインプログラムに関連する関数コードも含め、モジュールのすべての関数コードを関数に配置するようにしてください。これらの関数コードは main() 関数に配置することもでき、メインプログラム自体が main() 関数を呼び出します。 。
モジュールの main() 関数にテスト コードを記述できます。メインプログラムで name の値を確認し、'main' (モジュールが直接実行されていることを示す) の場合は main() 関数を呼び出してテストを実行し、モジュール名 (モジュールが直接実行されていることを示す) の場合はテストを実行します。呼び出されている場合)、テストは実行されません。
以上がPython プログラムのパフォーマンスを向上させる 7 つの習慣の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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