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在使用 Python 時(shí),我們無法避免的一件事是導(dǎo)入模塊,無論是內(nèi)置模塊還是第三方模塊。有時(shí),我們可能只需要該模塊中的一個(gè)或幾個(gè)函數(shù)或?qū)ο?。在這種情況下,我們應(yīng)該嘗試只導(dǎo)入我們需要的函數(shù)或?qū)ο?,而不是?dǎo)入根模塊。

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。假設(shè)我們需要計(jì)算程序中某些數(shù)字的平方根。
在不好的例子中,我們導(dǎo)入了 math 模塊,并使用 math.sqrt() 來訪問該函數(shù)。當(dāng)然,它沒有任何問題,但如果我們可以導(dǎo)入 sqrt() 函數(shù),性能會(huì)更好。
使用 dot 非常直觀。在 Python 中訪問對(duì)象的屬性或函數(shù)。大多數(shù)時(shí)候,沒有問題。但是,如果我們可以避免使用點(diǎn)甚至鏈接點(diǎn),性能實(shí)際上會(huì)更好。
下面的示例顯示將數(shù)字附加到列表中,然后將其刪除。
如果你不相信這實(shí)際上做同樣的事情,我們可以驗(yàn)證它。
我可以預(yù)料到許多 Python 開發(fā)人員會(huì)跳出來說這個(gè)例子中的技術(shù)有點(diǎn)荒謬。事實(shí)上,即使是我自己,我也很少像上面那樣寫代碼。然而,很高興知道我們可以這樣編程,甚至可以讓它更快。
如果我們想附加到一個(gè)列表并從中刪除數(shù)百萬次的項(xiàng)目,我們可能應(yīng)該考慮使用這個(gè)技巧。這就是為什么我們需要平衡代碼的性能和可讀性。
字符串在 Python 中是不可變的。因此,當(dāng)我們使用"+"將多個(gè)字符串連接成一個(gè)長(zhǎng)字符串時(shí),每個(gè)子字符串都是單獨(dú)操作的。
具體來說,對(duì)于每個(gè)子字符串,它需要請(qǐng)求一個(gè)內(nèi)存地址,然后將它與該內(nèi)存地址中的原始字符串連接起來,這成為一種開銷。
但是,當(dāng)我們使用 join() 函數(shù)時(shí),該函數(shù)事先知道所有子字符串,并且內(nèi)存地址分配的長(zhǎng)度適合最終連接的字符串。因此,沒有為每個(gè)子串分配內(nèi)存的開銷。
強(qiáng)烈建議盡可能使用 join() 函數(shù)。但是,有時(shí)我們可能只想連接兩個(gè)字符串?;蛘?,只是為了方便起見,我們想使用“+”。在這些情況下,使用“+”號(hào)會(huì)帶來更好的可讀性和更少的代碼長(zhǎng)度。
許多算法需要兩個(gè)變量的值交換。在大多數(shù)其他編程語言中,這通常是通過引入一個(gè)臨時(shí)變量來完成的,如下所示。
但是,在 Python 中,我們不必使用 temp 變量。Python 具有內(nèi)置語法來實(shí)現(xiàn)此值交換,如下所示。
"短路"評(píng)估存在于許多編程語言中,Python 也是如此?;旧?,它指的是某些布爾運(yùn)算符的行為,其中僅當(dāng)?shù)谝粋€(gè)參數(shù)不足以確定整個(gè)表達(dá)式的值時(shí)才執(zhí)行或評(píng)估第二個(gè)參數(shù)。
讓我們?cè)谝粋€(gè)例子中演示這一點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)列表如下。
my_dict = [
{
'name': 'Alice',
'age': 28
},
{
'name': 'Bob',
'age': 23
},
{
'name': 'Chris',
'age': 33
},
{
'name': 'Chelsea',
'age': 2
},
{
'name': 'Carol',
'age': 24
}
]
我們的工作是對(duì)列表進(jìn)行過濾,找出所有名字以"C"開頭,年齡大于等于30歲的人。
有兩個(gè)條件都需要同時(shí)滿足:
前面例子中的代碼沒有任何問題。但是,在這個(gè)特殊的虛構(gòu)示例中,只有"Chris"的年齡在 30 歲以上。
如果我們先寫出檢查名字的條件,那么滿足三個(gè)名字(Chris、Chelsea 和 Carol)。然后,將針對(duì)所有這 3 個(gè)人再次檢查有關(guān)年齡的第二個(gè)條件。
但是,因?yàn)槎搪吩u(píng)估,如果我們先寫年齡條件,只有 Chris 的年齡在30歲以上,并且會(huì)再次檢查他的名字是否以"C"開頭。
在這種情況下,它幾乎快了100%。
Python 使用了很多 C 來提高性能,即 CPython。在循環(huán)語句方面,Python 中的 For-Loop 具有相對(duì)較少的步驟,其中更多的步驟作為 C 代碼運(yùn)行,而不是 While-Loop。
因此,當(dāng)我們可以在 Python 中使用 For-Loop 時(shí),我們不應(yīng)該使用 while 循環(huán)。這不僅是因?yàn)?For-Loop 在 Python 中更優(yōu)雅,而且性能更好。

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