cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Pythonips pada Pengekodan dengan Python

ips on Coding with Python

Saya sentiasa tertanya-tanya bagaimana kita boleh menggunakan Python dan menjadi lebih baik dalam hal itu. Jadi saya telah Membuat senarai 5 Petua tentang Pengekodan dengan Python.

Petua 1 Gunakan fungsi dan perpustakaan terbina dalam:

Ini akan membantu anda dengan apa sahaja projek yang sedang anda kerjakan. Selain itu, ciri ini telah pun dioptimumkan untuk prestasi.

Petua 2 Gunakan pemahaman senarai:

Ini boleh menjadikan kod lebih cantik dan Pythonic, tetapi ia juga boleh menyukarkan pemahaman, jadi sebaiknya elakkan menggunakannya dalam kes yang rumit.

Petua 3 Elakkan pembolehubah global:

Walaupun ia boleh memberi manfaat, ia juga boleh membawa kepada kesan sampingan yang tidak dijangka, seperti struktur kod yang kompleks dan penurunan prestasi.

Petua 4 Gunakan penyata cetakan:

Ini boleh membantu anda mengenal pasti masalah dengan menunjukkan aliran pelaksanaan program dan nilai pembolehubah.

Dan akhirnya,

Petua 5 Gunakan linter:

Alat ini boleh menyemak kod anda untuk mengesan ralat sintaks dan kemungkinan pepijat.

Dan begitulah,

Ini ialah 5 Petua Pengekodan dengan Python

Jumpa lagi,

Selamat tinggal

Atas ialah kandungan terperinci ips pada Pengekodan dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?May 03, 2025 am 12:11 AM

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.May 03, 2025 am 12:01 AM

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Bagaimana anda memotong senarai python?Bagaimana anda memotong senarai python?May 02, 2025 am 12:14 AM

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual