


Bagaimana untuk menyelesaikan ralat kerumitan kod dalam kod Python?
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas, mudah dipelajari dan cekap, tetapi apabila kita menulis kod Python, kita mungkin menghadapi beberapa masalah dengan kerumitan kod yang berlebihan. Jika masalah ini tidak diselesaikan, ia akan menjadikan kod sukar untuk diselenggara, terdedah kepada ralat, dan mengurangkan kebolehbacaan dan kebolehskalaan kod. Jadi, dalam artikel ini, kita akan membincangkan cara menyelesaikan ralat kerumitan kod dalam kod Python.
- Fahami kerumitan kod
Kerumitan kod ialah ukuran sifat kod yang sukar difahami dan dikekalkan. Dalam Python, terdapat beberapa penunjuk yang boleh digunakan untuk mengukur kerumitan kod, termasuk kerumitan siklomatik, bilangan baris, fungsi dan kelas yang terlalu panjang, dsb. Kerumitan siklomatik merujuk kepada bilangan dan kerumitan struktur pernyataan aliran kawalan dalam kod. Bilangan baris dan fungsi atau kelas yang terlalu panjang merujuk kepada fungsi atau kelas dengan terlalu banyak baris kod, dan fungsi kod adalah terlalu kompleks.
Apabila kami memahami masalah yang akan ditimbulkan oleh kerumitan kod kepada kod, kami boleh memeriksa dan mengoptimumkan kod dengan lebih baik.
- Kurangkan kerumitan kelas dan fungsi
Apabila kod kelas atau fungsi terlalu panjang dan logiknya tidak jelas, ia akan menyebabkan kesukaran membaca dan memahami kod. Oleh itu, mengurangkan kerumitan kelas dan fungsi sebanyak mungkin adalah kunci.
Pertama sekali, anda boleh cuba membahagikan fungsi kepada beberapa fungsi kecil, supaya setiap fungsi hanya bertanggungjawab untuk fungsi yang jelas Ini boleh menjadikan kod lebih mudah dibaca, mudah difahami dan memudahkan penyelenggaraan masa hadapan. Untuk kelas, ia adalah serupa Pisahkan fungsi kelas sebanyak mungkin, dan setiap kelas hanya bertanggungjawab untuk fungsi yang jelas.
Kedua, penggabungan kod berlebihan juga merupakan cara penting untuk mengurangkan kerumitan kod. Kod berlebihan akan membawa kepada terlalu banyak kod, logik yang tidak jelas dan kesukaran untuk mengekalkan. Kita boleh memecahkan situasi ini, mengasingkan fungsi yang sama, dan menggabungkannya ke dalam fungsi atau kelas yang boleh digunakan semula, dengan itu mengelakkan kod berlebihan.
- Gunakan ulasan dan dokumentasi kod
Komen dan dokumentasi kod boleh menjadi bantuan yang baik untuk menyelesaikan masalah kerumitan kod yang berlebihan, terutamanya apabila bekerja dalam satu pasukan. Komen kod boleh memudahkan orang yang membaca kod untuk memahami niat dan pelaksanaan kod, dan boleh mengurangkan masa pemahaman apabila jumlah kod adalah besar. Pada masa yang sama, beberapa komen kod juga boleh mempunyai kesan menambah sekatan pada kod dan mencegah ralat terlebih dahulu. Menggunakan komen adalah mudah, tetapi kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan membuat perbezaan yang besar.
Dan menambahkan dokumentasi pada kod juga boleh memberikan bantuan yang lebih berguna untuk kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod. Dokumen itu hendaklah menerangkan tujuan khusus, fungsi, kaedah pelaksanaan pelaksanaan kod, serta parameter yang diperlukan untuk fungsi dan kelas, dsb. Kewujudan dokumentasi boleh membantu menyelesaikan masalah kod yang terlalu kompleks dan memudahkan penggunaannya.
- Gunakan struktur data dan algoritma yang sesuai
Terdapat banyak struktur dan algoritma data biasa dalam Python Menggunakan struktur dan algoritma data yang sesuai boleh mengurangkan kerumitan kod. Contohnya, menggunakan struktur data seperti jadual cincang dan pepohon binari boleh menjadikan operasi seperti akses dan carian lebih cekap, dan mengoptimumkan algoritma kompleks untuk menyesuaikan diri dengan pemprosesan data dengan lebih baik.
Apabila menggunakan algoritma, kita perlu memberi perhatian kepada kecekapan algoritma dan mempertimbangkan untuk menggunakan penyelesaian yang lebih ringkas. Contohnya, anda boleh menggunakan beberapa fungsi terbina dalam seperti lambda, zip, peta, dsb., atau menggunakan beberapa fungsi perpustakaan untuk memudahkan kod, meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kerumitan.
Ringkasnya, kerumitan kod yang berlebihan boleh membunuh kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod dengan cepat. Walau bagaimanapun, dengan beberapa teknik yang betul, kami boleh meminimumkan kerumitan kod kami, sekali gus meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaannya. Di atas adalah cadangan tentang cara menyelesaikan ralat kerumitan kod yang berlebihan dalam kod Python, yang patut dirujuk oleh semua pengaturcara Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan ralat kerumitan kod dalam kod Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
