리팩토링은 코드를 더욱 깔끔하고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 다음은 Python 초보자를 위한 5가지 일반적인 리팩터링입니다.
나. 불리언 표현식 단순화
일반적인 패턴은 True 또는 False를 반환하기 위해 if-else 블록을 사용하는 것입니다. 예:
if condition: return True else: return False
다음으로 리팩토링하세요.
return condition
조건 자체가 이미 부울 표현식이므로 if-else 블록이 필요하지 않습니다. 조건을 직접 반환하면 코드가 더 짧아지고 읽기 쉬워집니다. 이는 기능을 변경하지 않고도 명확성을 향상시킬 수 있는 간단하면서도 효과적인 방법입니다.
II. for / if 대신 목록 내포
초보자는 목록을 작성하기 위해 if 문과 함께 for 루프를 사용하는 경우가 많습니다. 예:
result = [] for item in items: if condition(item): result.append(item)
목록 이해로 리팩터링:
result = [item for item in items if condition(item)]
목록 이해는 목록을 구성하는 보다 간결한 방법을 제공합니다. 또한 Python에서 내부적으로 최적화되기 때문에 일반적으로 동등한 for 루프보다 빠릅니다. 이 접근 방식은 특히 간단한 목록 작성 작업의 경우 읽기가 더 쉽습니다.
III. 반복 계산 방지
루프에서 동일한 함수를 여러 번 호출하는 경우 결과를 변수에 저장하세요. 예:
for item in items: if len(item) > 5: result.append(item) ...
다음으로 리팩토링하세요.
for item in items: len = len(item) if len > 5: result.append(item) ...
이 조건이 여러 elif 또는 중첩된 if 문에 포함되어 있다고 상상해 보세요. 여기서 len(item)은 각 반복마다 두 번 호출되므로 특히 큰 목록의 경우 비효율적일 수 있습니다. len(item)의 결과를 변수(len)에 저장하면 반복 계산이 제거되어 성능이 향상되고 코드가 더 깔끔해집니다. 기본적인 예시입니다.
IV. 루프를 맵 및 필터로 교체
명시적인 루프를 작성하는 대신 map() 및 filter()와 같은 Python의 내장 함수를 사용하면 더 효율적이고 간결할 수 있습니다. 예를 들어 목록의 각 항목을 두 배로 늘리려면 다음과 같이 하세요.
result = [] for item in items: result.append(item * 2)
다음으로 리팩토링하세요.
result = list(map(lambda x: x * 2, items))
또는 5보다 큰 항목을 필터링하려면:
result = [] for item in items: if item > 5: result.append(item)
다음으로 리팩토링하세요.
result = list(filter(lambda x: x > 5, items))
map()과 filter()는 모두 함수를 인수로 사용하므로 람다를 사용하여 작은 익명 함수를 정의할 수 있습니다. 람다 함수는 간단한 작업을 정의하는 간결한 방법입니다. 예를 들어, Lambda x: x * 2는 x에 2를 곱하는 함수를 생성합니다. map() 및 filter()의 이점은 for 루프를 사용하는 것보다 더 효율적이고 일반적으로 더 읽기 쉽다는 것입니다. 목록 이해를 사용할 수도 있습니다(위 참조).
V 여러 if 문 결합
여러 조건을 확인할 때 논리 연산자(and, or)와 결합하면 코드가 단순화됩니다. 예:
if a > 0: if b > 0: result = a + b
다음으로 리팩토링하세요.
if condition: return True else: return False
이렇게 하면 불필요한 중첩이 줄어들고 코드를 더 쉽게 읽고 유지 관리할 수 있습니다. 조건을 하나의 if 문으로 결합하면 논리 흐름이 더 명확해지고 중복이 제거됩니다.
결론
리팩토링은 코드의 기능을 변경하지 않고도 코드를 더 짧고 명확하며 효율적으로 만드는 것입니다. 부울 표현식을 단순화하고, 목록 이해를 사용하고, 반복 계산을 피하고, map() 및 filter()와 같은 내장 함수를 활용하고, 조건을 병합함으로써 코드를 DRY로 만들 수 있습니다. 람다를 사용하면 한 줄로 작은 함수를 정의하여 코드를 깔끔하고 빠르게 유지할 수 있습니다. 이러한 관행은 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 장기적으로 코드를 유지 관리하는 데 중요한 가독성도 향상시킵니다.
추가 자료:
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
위 내용은 초보자를 위한 Python의 ommon 리팩터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i

ForloopSareadvantageForkNowniTerations 및 Sequence, OffingSimplicityAndInamicConditionSandunkNowniTitionS 및 ControlOver Terminations를 제공합니다

Pythonusesahybridmodelofilationandlostretation : 1) ThePyThoninterPretreCeterCompileSsourcodeIntOplatform-IndependentBecode.

Pythonisbothingretedandcompiled.1) 1) it 'scompiledtobytecodeforportabilityacrossplatforms.2) thebytecodeisthentenningreted, withfordiNamictyTeNgreted, WhithItmayBowerShiledlanguges.

forloopsareusedwhendumberofitessiskNowninadvance, whilewhiloopsareusedwhentheationsdepernationsorarrays.2) whiloopsureatableforscenarioScontiLaspecOndCond


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