Python程序如何提升工作效率

今天就跟大家聊聊有關Python程序如何提升工作效率，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

　　一、Python程序入門
　　1、理解 Pythonic 概念，詳見 Python 中的《Python之禪》
　　2、編寫 Pythonic 代碼
　　（1）避免不規范代碼，比如只用大小寫區分變量、使用容易混淆的變量名、害怕過長變量名等。有時候長的變量名會使代碼更加具有可讀性。
　　（2）深入學習 Python 相關知識，比如語言特性、庫特性等，比如Python演變過程等。深入學習一兩個業內公認的 Pythonic 的代碼庫，比如Flask等。
　　3：理解 Python 與 C 的不同之處，比如縮進與 {}，單引號雙引號，三元操作符？， Switch-Case 語句等。
　　4：在代碼中適當添加注釋
　　5：適當添加空行使代碼布局更加合理
　　6：編寫函數的 4 個原則
　　（1）函數設計要盡量短小，嵌套層次不宜過深
　　（2）函數聲明應該做到合理、簡單、易用
　　（3）函數參數設計應該考慮向下兼容
　　（4）一個函數只做一件事，盡量保證函數粒度的一致性
　　7：將常量集中在一個文件，且常量名盡量使用全大寫字母

　　二、編程慣用法
　　8：利用 assert 語句來發現問題，但要注意，斷言 assert 會影響效率
　　9：數據交換值時不推薦使用臨時變量，而是直接 a, b = b, a
　　10：充分利用惰性計算（Lazy evaluation）的特性，從而避免不必要的計算
　　11：理解枚舉替代實現的缺陷（最新版 Python 中已經加入了枚舉特性）
　　12：不推薦使用 type 來進行類型檢查，因為有些時候 type 的結果并不一定可靠。如果有需求，使用 isinstance 函數來代替
　　13：盡量將變量轉化為浮點類型后再做除法（Python3 以后不用考慮）
　　14：警惕eval()函數的安全漏洞，有點類似于 SQL 注入
　　15：使用 enumerate() 同時獲取序列迭代的索引和值
　　16：分清 == 和 is 的適用場景，特別是在比較字符串等不可變類型變量時（詳見評論）
　　17：盡量使用 Unicode。在 Python2 中編碼是很讓人頭痛的一件事，但 Python3 就不用過多考慮了
　　18：構建合理的包層次來管理 Module

　　三、基礎用法
　　19：有節制的使用 from…import 語句，防止污染命名空間
　　20：優先使用 absolute import 來導入模塊（Python3中已經移除了relative import）
　　21：i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，++i 前邊的加號僅表示正，不表示操作
　　22：習慣使用 with 自動關閉資源，特別是在文件讀寫中
　　23：使用 else 子句簡化循環（異常處理）
　　24：遵循異常處理的幾點基本原則
　　（1）注意異常的粒度，try 塊中盡量少寫代碼
　　（2）謹慎使用單獨的 except 語句，或 except Exception 語句，而是定位到具體異常
　　（3）注意異常捕獲的順序，在合適的層次處理異常
　　（4）使用更加友好的異常信息，遵守異常參數的規范
　　25：避免 finally 中可能發生的陷阱
　　26：深入理解 None，正確判斷對象是否為空。
　　27：連接字符串應優先使用 join 函數，而不是+操作
　　28：格式化字符串時盡量使用 format 函數，而不是 % 形式
　　29：區別對待可變對象和不可變對象，特別是作為函數參數時
　　30：[], {}和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代碼更清晰，同時效率更高
　　31：函數傳參數，既不是傳值也不是傳引用，而是傳對象或者說對象的引用
　　32：警惕默認參數潛在的問題，特別是當默認參數為可變對象時
　　33：函數中慎用變長參數 args 和 kargs
　　（1）這種使用太靈活，從而使得函數簽名不夠清晰，可讀性較差
　　（2）如果因為函數參數過多而是用變長參數簡化函數定義，那么一般該函數可以重構
　　34：深入理解 str()和 repr() 的區別
　　（1）兩者之間的目標不同：str 主要面向客戶，其目的是可讀性，返回形式為用戶友好性和可讀性都比較高的字符串形式；而 repr 是面向 Python 解釋器或者說Python開發人員，其目的是準確性，其返回值表示 Python 解釋器內部的定義
　　（2）在解釋器中直接輸入變量，默認調用repr函數，而print(var)默認調用str函數
　　（3）repr函數的返回值一般可以用eval函數來還原對象
　　（4）兩者分別調用對象的內建函數 __str__ ()和 __repr__ ()
　　35：分清靜態方法 staticmethod 和類方法classmethod 的使用場景

　　四、庫的使用
　　36：掌握字符串的基本用法
　　37：按需選擇 sort() 和 sorted() 函數
　　sort() 是列表在就地進行排序，所以不能排序元組等不可變類型。
　　sorted() 可以排序任意的可迭代類型，同時不改變原變量本身。
　　38：使用copy模塊深拷貝對象，區分淺拷貝（shallow copy）和深拷貝（deep copy）
　　39：使用 Counter 進行計數統計，Counter 是字典類的子類，在 collections 模塊中
　　40：深入掌握 ConfigParse
　　41：使用 argparse 模塊處理命令行參數
　　42：使用 pandas 處理大型 CSV 文件
　　Python 本身提供一個CSV文件處理模塊，并提供reader、writer等函數。
　　Pandas 可提供分塊、合并處理等，適用于數據量大的情況，且對二維數據操作更方便。
　　43：使用 ElementTree解析XML
　　44：理解模塊 pickle 的優劣
　　優勢：接口簡單、各平臺通用、支持的數據類型廣泛、擴展性強
　　劣勢：不保證數據操作的原子性、存在安全問題、不同語言之間不兼容
　　45：序列化的另一個選擇 JSON 模塊：load 和 dump 操作
　　46：使用 traceback 獲取棧信息
　　47：使用 logging 記錄日志信息
　　48：使用 threading 模塊編寫多線程程序
　　49：使用 Queue 模塊使多線程編程更安全

　　五、設計模式
　　50：利用模塊實現單例模式
　　51：用 mixin 模式讓程序更加靈活
　　52：用發布-訂閱模式實現松耦合
　　53：用狀態模式美化代碼

　　六、內部機制
　　54：理解 build-in 對象
　　55：__init__ ()不是構造方法，理解 __new__ ()與它之間的區別
　　56：理解變量的查找機制，即作用域
　　局部作用域
　　全局作用域
　　嵌套作用域
　　內置作用域
　　57：為什么需要self參數
　　58：理解 MRO（方法解析順序）與多繼承
　　59：理解描述符機制
　　60：區別 __getattr__ ()與 __getattribute__ ()方法之間的區別
　　61：使用更安全的 property
　　62：掌握元類 metaclass
　　63：熟悉 Python 對象協議
　　64：利用操作符重載實現中綴語法
　　65：熟悉 Python 的迭代器協議
　　66：熟悉 Python 的生成器
　　67：基于生成器的協程和 greenlet，理解協程、多線程、多進程之間的區別
　　68：理解 GIL 的局限性
　　69：對象的管理和垃圾回收

　　七、使用工具輔助項目開發
　　70：從 PyPI 安裝第三方包
　　71：使用 pip 和 yolk 安裝、管理包
　　72：做 paster 創建包
　　73：理解單元測試的概念
　　74：為包編寫單元測試
　　75：利用測試驅動開發（TDD）提高代碼的可測性
　　76：使用 Pylint 檢查代碼風格
　　代碼風格審查
　　代碼錯誤檢查
　　發現重復以及不合理的代碼，方便重構
　　高度的可配置化和可定制化
　　支持各種 IDE 和編輯器的集成
　　能夠基于 Python 代碼生成 UML 圖
　　能夠與 Jenkins 等持續集成工具相結合，支持自動代碼審查
　　77：進行高效的代碼審查
　　78：將包發布到 PyPI

　　八、性能剖析與優化
　　79：了解代碼優化的基本原則
　　80：借助性能優化工具
　　81：利用 cProfile 定位性能瓶頸
　　82：使用 memory_profiler 和 objgraph 剖析內存使用
　　83：努力降低算法復雜度
　　84：掌握循環優化的基本技巧
　　減少循環內部的計算
　　將顯式循環改為隱式循環，當然這會犧牲代碼的可讀性
　　在循環中盡量引用局部變量
　　關注內層嵌套循環
　　85：使用生成器提高效率
　　86：使用不同的數據結構優化性能
　　87：充分利用 set 的優勢
　　88：使用 multiprocessing 模塊克服 GIL 缺陷
　　89：使用線程池提高效率
　　90：使用 Cythonb 編寫擴展模塊

看完上述內容，你們對Python程序如何提升工作效率有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。