Python是一種功能強大的解釋型編程語言。我們可以通過下面的10條優化技巧來減少代碼量並提高代碼的運行效率。
問題:輸出1萬內每個數的平方。 發現用列表推導式所用時間更少。
from timeit import default_timer as timer
start = timer()
square =[]
for n in range(10000):
square.append(pow(n,2))
end = timer()
print("優化前耗時:",end - start)
#優化後
start2=timer()
square=[pow(n,2) for n in range(10000)]
end2=timer()
print("優化後耗時:",end2 - start2)
print(square)
如果對1萬內每個數的平方求和,換用Python生成器來存儲過程數據,我們發現占用的內存更少。
import sys
square = [n**2 for n in range(10000)]
print(sum(square))
print(sys.getsizeof(square),'字節') #優化後
square = (n\*\*2 for n in range(10000))
print(sum(square))
print(sys.getsizeof(square),'字節')
lst=[20, 40, 20, 20, 40, 60, 70]
print(sorted(list(lst),reverse=True))
lst=[20, 40, 20, 20, 40, 60, 70]
# print(sorted(list(lst),reverse=True))
print(set(lst))
dogs = ['Harley', 'Phantom', 'Lucky', 'Dingo']
count = 1
for name in dogs:
print(count, name)
count += 1
#優化後
print('優化後')
for i,name in enumerate(dogs,start=1):
print(i,name)
roman_nums = {'I':1, 'II':2, 'III':3, 'IV':4 }
# value=roman_nums['V'] # 訪問不存在的鍵值會報錯 KeyError: 'V'
value=roman_nums.get('V',5)
print('value=',value)
print(roman_nums)
value = roman_nums.setdefault('V',5)
print(roman_nums)
#統計出現次數最多的元素
#首先引入該方法
from collections import Counter
s='hello'
print(Counter(s))
#法二
print([(x,s.count(x)) for x in set(s)])
name,major = "world","computer science"
s="Hello, %s. I major in %s." % (name,major)
s1="Hello, {}. I major in {}.".format(name, major)
s2=f"Hello, {name}. I major in {major}." #推薦用法
print(s,s1,s2,sep='\n')
s=['H','e','l','l','o']
s1=''
for x in s:
s1+=x
print(s1)
s1=''.join(s)#推薦用法
print(s1)
#法一
x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 10, 'c': 11}
x.update(y)
print(x)
#法二 Python3.9+
z = x | y
print(z)
#法三 Python3.5+
z = {**x, **y}
print(z)
#法四
z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
print(z)
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