重构有助于使您的代码更干净、更高效。以下是 Python 初学者的五个常见重构。
我。简化布尔表达式
一种常见的模式是使用 if-else 块来返回 True 或 False。例如:
if condition: return True else: return False
将其重构为:
return condition
条件本身已经是一个布尔表达式,因此不需要 if-else 块。通过直接返回条件,代码变得更短且更具可读性。这是一种简单但有效的方法,可以在不改变功能的情况下提高清晰度。
二.列表推导式代替 for / if
初学者经常使用 for 循环和 if 语句来构建列表。例如:
result = [] for item in items: if condition(item): result.append(item)
将其重构为列表理解:
result = [item for item in items if condition(item)]
列表推导式提供了一种更简洁的方式来构造列表。它们通常也比等效的 for 循环更快,因为它们是由 Python 内部优化的。这种方法也更容易阅读,特别是对于简单的列表创建任务。
三.避免重复计算
如果在循环中多次调用同一函数,请将结果存储在变量中。例如:
for item in items: if len(item) > 5: result.append(item) ...
将其重构为:
for item in items: len = len(item) if len > 5: result.append(item) ...
想象一下这个条件是否包含在多个 elif 或嵌套 if 语句中。在这里,每次迭代都会调用 len(item) 两次,这可能效率很低,尤其是对于大型列表。将 len(item) 的结果存储在变量 (len) 中可以消除重复计算,从而提高性能并使代码更简洁。这是一个基本示例。
四。用地图和过滤器替换循环
不用编写显式循环,而是使用Python的内置函数,例如map()和filter(),这样会更高效、更简洁。例如,要将列表中的每个项目加倍:
result = [] for item in items: result.append(item * 2)
将其重构为:
result = list(map(lambda x: x * 2, items))
或者过滤大于 5 的项目:
result = [] for item in items: if item > 5: result.append(item)
将其重构为:
result = list(filter(lambda x: x > 5, items))
map() 和 filter() 都以函数作为参数,因此我们可以使用 lambda 来定义小型匿名函数。 lambda 函数是定义简单操作的简洁方法。例如,lambda x: x * 2 创建一个将 x 乘以 2 的函数。map() 和 filter() 的好处是它们通常比使用 for 循环更高效,并且通常更具可读性。还可以使用列表推导式(见上文)。
V 组合多个 if 语句
检查多个条件时,将它们与逻辑运算符(and、or)组合可以简化您的代码。例如:
if a > 0: if b > 0: result = a + b
将其重构为:
if condition: return True else: return False
这减少了不必要的嵌套,并使代码更易于阅读和维护。将条件组合成一个 if 语句可以使逻辑更加清晰并消除冗余。
结论
重构是指在不改变代码功能的情况下使代码更短、更清晰、更高效。通过简化布尔表达式、使用列表推导式、避免重复计算、利用 map() 和 filter() 等内置函数以及合并条件,您可以使代码变得干燥。使用 lambda 允许您在一行中定义小函数,使代码保持整洁和快速。这些做法不仅可以提高性能,还可以增强可读性,这对于长期维护代码至关重要。
进一步阅读:
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
以上是适合初学者的 Python 常见重构的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python脚本在Unix系统上无法运行的原因包括:1)权限不足,使用chmod xyour_script.py赋予执行权限;2)Shebang行错误或缺失,应使用#!/usr/bin/envpython;3)环境变量设置不当,可打印os.environ调试;4)使用错误的Python版本,可在Shebang行或命令行指定版本;5)依赖问题,使用虚拟环境隔离依赖;6)语法错误,使用python-mpy_compileyour_script.py检测。

使用Python数组比列表更适合处理大量数值数据。1)数组更节省内存,2)数组对数值运算更快,3)数组强制类型一致性,4)数组与C语言数组兼容,但在灵活性和便捷性上不如列表。

列表列表更好的forflexibility andmixDatatatypes,何时出色的Sumerical Computitation sand larged数据集。1)不可使用的列表xbilese xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibles and comply offrequent elementChanges.2)

numpymanagesmemoryforlargearraysefefticefticefipedlyuseviews,副本和内存模拟文件.1)viewsAllowSinglicingWithOutCopying,直接modifytheoriginalArray.2)copiesCanbecopy canbecreatedwitheDedwithTheceDwithThecevithThece()methodervingdata.3)metservingdata.3)memore memore-mappingfileShessandAstaStaStstbassbassbassbassbassbassbassbassbassbassbb

Listsinpythondonotrequireimportingamodule,helilearraysfomthearraymoduledoneedanimport.1)列表列表,列表,多功能和canholdMixedDatatatepes.2)arraysaremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremeremeremeremericdatabuteffeftlessdatabutlessdatabutlessfiblesible suriplyElsilesteletselementEltecteSemeTemeSemeSemeSemeTypysemeTypysemeTysemeTypysemeTypepe。

pythonlistscanStoryDatatepe,ArrayModulearRaysStoreOneType,and numpyArraySareSareAraysareSareAraysareSareComputations.1)列出sareversArversAtileButlessMemory-Felide.2)arraymoduleareareMogeMogeNareSaremogeNormogeNoreSoustAta.3)

WhenyouattempttostoreavalueofthewrongdatatypeinaPythonarray,you'llencounteraTypeError.Thisisduetothearraymodule'sstricttypeenforcement,whichrequiresallelementstobeofthesametypeasspecifiedbythetypecode.Forperformancereasons,arraysaremoreefficientthanl

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。


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