由于互聯(lián)網(wǎng)上充斥著許多Python資源，反而使得部分人不知道從哪下手或者從哪提高，我總結(jié)整理了使用頻率較高的Python編程技巧，旨在幫助自己及各位更上一個(gè)臺(tái)階

1. 優(yōu)化代碼性能和速度的技巧

• 使用內(nèi)置函數(shù)和庫：Python 有很多高度優(yōu)化的內(nèi)置函數(shù)和庫，可以節(jié)省大量時(shí)間和資源；

• 避免使用全局變量：全局變量可以從程序中的任何位置訪問，可能會(huì)降低代碼速度，所以盡可能使用局部變量；

• 使用列表推導(dǎo)式：這個(gè)在我之前的教程中也常說到，列表推導(dǎo)式比 for 循環(huán)更快，更簡潔，并且用更少的代碼行執(zhí)行相同的操作；

• 避免使用遞歸：遞歸函數(shù)可能會(huì)減慢代碼速度，因?yàn)闀?huì)占用大量內(nèi)存；

• 使用 NumPy 和 SciPy：這倆可以大大幫助優(yōu)化用于科學(xué)和數(shù)學(xué)計(jì)算的代碼；

• 使用Cython來加速代碼的關(guān)鍵部分，可以編譯成C，使得速度更快；

• 在執(zhí)行計(jì)算時(shí)使用“矢量化操作”和“廣播”；

• 使用多進(jìn)程、多線程或異步來利用多個(gè) CPU同時(shí)運(yùn)行多個(gè)任務(wù)；

2. 使用高級(jí)功能，如裝飾器、生成器和元類

• 裝飾器：裝飾器是一種修改函數(shù)或類行為的方法。?通常用于在不更改底層代碼的情況下添加功能，例如日志記錄或記憶（老八股了）；

• 生成器：生成器是一種在 Python 中創(chuàng)建迭代器的方法。?允許迭代大型數(shù)據(jù)集而無需將整個(gè)數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，對(duì)于讀取大文件或處理大量數(shù)據(jù)等任務(wù)很有幫助

• 元類：元類是一種創(chuàng)建可用于創(chuàng)建其他類的類的方法?？捎糜跒轭惗x自定義行為，例如添加方法或?qū)傩?。還可以用于創(chuàng)建元編程，允許編寫生成其他代碼的代碼；
  協(xié)程：協(xié)程是一種在Python中創(chuàng)建并發(fā)和異步代碼的方法。允許同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，并且它們可用于創(chuàng)建簡單、輕量級(jí)的線程；

• 函數(shù)注解：函數(shù)注解是一種為函數(shù)添加元數(shù)據(jù)的方式，可以用來提供函數(shù)參數(shù)、返回值和類型的更多信息，也可以用來指定函數(shù)參數(shù)和返回值的類型；

• 上下文管理器：上下文管理器是一種以安全高效的方式處理資源（常用的如文件）的方法。允許定義使用資源的上下文，并自動(dòng)處理資源的打開和關(guān)閉；

• 枚舉：枚舉是一種定義一組命名值的方法，可以用作整數(shù)和字符串的替換。使用 Enum 類創(chuàng)建；

• Namedtuples：Namedtuples是具有命名字段的元組的子類，可以通過名稱而不是索引來訪問字段。使用namedtuple函數(shù)創(chuàng)建

3.調(diào)試和處理錯(cuò)誤的一些技巧

• 使用內(nèi)置的 Python 調(diào)試器 (pdb)：內(nèi)置的 Python 調(diào)試器是一個(gè)強(qiáng)大的工具，允許逐行調(diào)試代碼、檢查變量和設(shè)置斷點(diǎn)；

• 使用 print 語句（也是我很多場景下喜歡用的哈哈哈）：將 print 語句添加到代碼，通過提供程序執(zhí)行流程和變量值的打印來幫助確定問題的根源；

• 使用 linter：linter 是一種檢查代碼是否存在語法錯(cuò)誤和潛在錯(cuò)誤的工具?？梢栽谶\(yùn)行代碼之前捕獲錯(cuò)誤；

• 使用單元測試框架：單元測試允許單獨(dú)測試一小段代碼，從而更容易查明錯(cuò)誤的來源；

• 使用日志庫：日志庫記錄有關(guān)程序執(zhí)行的信息，例如變量值和執(zhí)行流程。對(duì)于跟蹤不常發(fā)生的錯(cuò)誤或了解程序隨時(shí)間變化的行為很有用；

• 使用try-except塊：Try-except 塊通過捕獲錯(cuò)誤并提供替代執(zhí)行流程來優(yōu)雅地處理錯(cuò)誤，可以幫助編寫健壯且容錯(cuò)的代碼；

• 使用assert語句：assert 語句檢查給定條件是否為真，如果為假則引發(fā)異常。用于檢查輸入的完整性并可用作調(diào)試輔助工具；

• 使用日志模塊：日志模塊記錄不同級(jí)別的消息，可用于記錄調(diào)試、信息、警告、錯(cuò)誤和關(guān)鍵消息；

• 使用traceback模塊：traceback 模塊提取異常的堆棧跟蹤，對(duì)于了解錯(cuò)誤原因和定位代碼中的故障點(diǎn)很有用；

• 使用錯(cuò)誤跟蹤系統(tǒng)：錯(cuò)誤跟蹤系統(tǒng)記錄、跟蹤和管理錯(cuò)誤，并跟蹤錯(cuò)誤修復(fù)的進(jìn)度；

4. 編寫干凈易讀代碼的技巧

• 使用有意義的變量和函數(shù)名稱：為變量和函數(shù)使用準(zhǔn)確反映其用途和用途的清晰、描述性名稱（這個(gè)太重要了，上學(xué)期間總喜歡亂寫）

• 使用空格和縮進(jìn)：一致地使用空格和縮進(jìn)來分隔代碼塊并使代碼結(jié)構(gòu)清晰；

• 使用注釋：使用注釋來解釋代碼的目的和代碼中任何不清晰的部分；

• 保持單行簡短：將代碼行的長度限制在 80 個(gè)字符左右

• 使用統(tǒng)一的命名約定：例如變量名使用 snake_case，類名使用 CamelCase。

• 保持函數(shù)體小且專注于某個(gè)任務(wù)：使得更容易重用和更容易理解，著名的就是main函數(shù)寫了成百上千行

• 使用文檔字符串（docstrings）：記錄目的、參數(shù)、返回函數(shù)和類的值；

• 遵循 PEP-8 風(fēng)格指南：該指南提供了編寫干凈可讀的 Python 代碼指南。涵蓋縮進(jìn)、命名約定和空格等。遵循這些準(zhǔn)則將使代碼更加一致并且更易于他人閱讀；

5. 使用高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如集合、字典和元組

Python 提供了多種高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可用于以強(qiáng)大而高效的方式存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括集合、字典和元組。

• 集合：集合是唯一元素的無序集合。集合通常用于成員測試、從列表中刪除重復(fù)項(xiàng)以及交集和并集等數(shù)學(xué)運(yùn)算。使用大括號(hào) {} 或 set() 構(gòu)造函數(shù)定義。例如 my_set = {1, 2, 3, 4}

• 字典：字典是鍵值對(duì)的無序集合。字典通常用于查找、計(jì)數(shù)和排序。使用花括號(hào) {} 定義，鍵和值由冒號(hào)分隔。例如 my_dict = {‘geeks’: 1, ‘for’: 2, ‘geeks’: 3}

• 元組：元組是元素的有序集合。元組類似于列表，但它是不可變的，意味著它們的元素一旦創(chuàng)建就無法修改。使用括號(hào) () 或 tuple() 構(gòu)造函數(shù)定義。例如 my_tuple = (1, 2, 3, 4)

這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以以多種方式使用來解決不同問題。例如，可以使用集合來快速檢查某個(gè)元素是否已存在于數(shù)據(jù)集中，使用字典來高效地存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，使用元組將多個(gè)值組合在一起并將它們用作單個(gè)實(shí)體。

重要的是，每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都有自己的優(yōu)缺點(diǎn)，為特定任務(wù)選擇正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以大大提高代碼的性能和可讀性，這哥仨在之前發(fā)的文章中都有總結(jié)

6. 使用大數(shù)據(jù)集和內(nèi)存管理的技巧

處理大型數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，需要適當(dāng)?shù)膬?nèi)存管理以避免內(nèi)存不足，并確保代碼高效運(yùn)行。以下是處理大型數(shù)據(jù)集和管理內(nèi)存的一些技巧：

• 使用內(nèi)存高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：例如，使用內(nèi)存效率更高的 NumPy，而不是使用 Python 的內(nèi)置列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

• 使用數(shù)據(jù)采樣：在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，首先處理較小的數(shù)據(jù)子集通常很有用。使用隨機(jī)采樣等技術(shù)來完成，有助于減少加載和處理數(shù)據(jù)所需的內(nèi)存量；

• 使用延遲加載：延遲加載是一種僅在需要時(shí)將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中的技術(shù)，而不是一次加載整個(gè)數(shù)據(jù)集；

• 使用迭代器和生成器：迭代器和生成器是一種處理大型數(shù)據(jù)集的方法，無需立即將整個(gè)數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，允許一次處理一個(gè)數(shù)據(jù)；

• 使用基于磁盤的存儲(chǔ)：當(dāng)處理無法放入內(nèi)存的大型數(shù)據(jù)集時(shí)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤上通常很有用， HDF5 和 Parquet 等熱門庫允許將大型數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在磁盤上并以內(nèi)存高效的方式訪問；

• 監(jiān)控內(nèi)存使用情況：定期監(jiān)控程序的內(nèi)存使用情況可以幫助識(shí)別和修復(fù)內(nèi)存泄漏，并優(yōu)化程序的內(nèi)存使用情況。Python 提供了 memory_profiler 和 psutil 等庫來監(jiān)控內(nèi)存使用情況；

7. 處理字符串、數(shù)字和其他數(shù)據(jù)類型的技術(shù)

• 字符串格式化：Python 使用 format() 方法和 f-strings 提供高級(jí)字符串格式化技術(shù)。允許將動(dòng)態(tài)值插入字符串并使它們更具可讀性。例如，使用“My name is {}”.format(“John”) 將值“John”插入到字符串中；

• 正則表達(dá)式：Python 提供了一個(gè)名為 re 的模塊使用正則表達(dá)式。正則表達(dá)式是搜索、匹配和操作字符串的強(qiáng)大工具；

• 字符串方法：Python 提供了多種可用于操作字符串的字符串方法。包括但不限于 .strip() 從字符串的開頭和結(jié)尾刪除空格， .split() 將字符串拆分為子字符串列表，以及 .replace() 將特定子字符串替換；

• 數(shù)字格式化：Python 同樣使用 format() 方法和 f-strings 提供高級(jí)數(shù)字格式化技術(shù)，類似于對(duì)字符串執(zhí)行的操作，可以控制小數(shù)位數(shù)、千位分隔符的存在以及其他格式設(shè)置選項(xiàng)；

• 類型轉(zhuǎn)換：Python 提供了 int()、float() 和 str() 等函數(shù)，可用于將一種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為另一種數(shù)據(jù)類型。這在處理不同類型的數(shù)據(jù)時(shí)非常有用；

• 小數(shù)精度：Python 的 decimal 模塊提供了一個(gè) Decimal 類，可以用來進(jìn)行高精度的小數(shù)運(yùn)算。對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)精度可能不夠的金融和貨幣計(jì)算很有幫助；

• 高級(jí)數(shù)學(xué)運(yùn)算：Python 提供了一個(gè)數(shù)學(xué)模塊，該模塊提供高級(jí)數(shù)學(xué)函數(shù)，例如三角函數(shù)、對(duì)數(shù)、指數(shù)等。又得提到NumPy， 該庫也提供了這些操作的高效實(shí)現(xiàn)，例如矩陣操作等。

以上就是本期內(nèi)容，有任何錯(cuò)誤歡迎指出，期待與大家共成長~

我是啥都生，下次再見！