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這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python代碼如何進行重構,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
太多的嵌套會使代碼難以理解,這在 Python 中尤為如此,因為 Python 沒有括號來幫助區隔不同的嵌套級別。
閱讀深度嵌套的代碼容易讓人煩躁,因為你必須理清哪些條件屬于哪一級。因此,我們應盡可能減少嵌套,如果兩個條件可以用 and 合在一起,會比嵌套更易讀。
合并之前:
if a: if b: return c
合并后:
if a and b: return c
我們應該始終尋找移除重復代碼的方法。這是提升代碼能力的好辦法。
有時,在條件的兩個分支上出現重復代碼,這意味這段代碼將始終執行。因此這段重復的代碼可以從條件中移出,放在條件之外執行。
if sold > DISCOUNT_AMOUNT: total = sold * DISCOUNT_PRICE label = f'Total: {total}' else: total = sold * PRICE label = f'Total: {total}'
通過將對label變量賦值移到到條件之外,我們刪除了重復的代碼行,并明確了條件實際控制的內容,就是計算total。
if sold > DISCOUNT_AMOUNT: total = sold * DISCOUNT_PRICE else: total = sold * PRICE label = f'Total: {total}'
經常忽略的一個小竅門是 Python 的yield關鍵字有對應的為collections準備的yield from。因此無需使用 for 循環遍歷集合。這使代碼變短,并刪除 for 中的額外變量。而且消除 for 循環后,yield from使程序運行效率提高約 15%。
重構前:
def get_content(entry): for block in entry.get_blocks(): yield block
重構后:
def get_content(entry): yield from entry.get_blocks()
常見的模式是,我們需要查找是否集合中的一個或多個項符合某些條件。這可以通過 for 循環完成,例如:
found = False for thing in things: if thing == other_thing: found = True break
更簡潔的方法,是使用 Python 的 any() 和 all()內置函數,來清楚地顯示代碼的意圖。
found = any(thing == other_thing for thing in things)
當至少有一個元素計算為 True 時,all() 將返回 True,只有當所有元素都計算為 True 時,all() 將返回 True。
如果對 any() 的調用找到一個值值為 True 的元素,它可以立即返回。
創建列表的最簡潔和 Pythonic 的方法是使用 []。
x = [] x = ['first', 'second']
這樣做有額外的優點:是一個很好的改進程序性能的方法。
以下是更改之前和之后的時間對比:
$ python3 -m timeit "x = list()" 5000000 loops, best of 5: 63.3 nsec per loop
$ python3 -m timeit "x = []" 20000000 loops, best of 5: 15.8 nsec per loop
同樣的原因和性能表現,使用{}替代dict()。
將“不變的”語句從循環中移出。如果某條語句只是設置了一些變量供循環使用,則不需要在循環中。循環本身就是復雜的,因此在編寫循環時,應牢記,使其更短、更容易理解。
在此示例中,city變量在循環中賦值,但它只讀取且不更改。
for building in buildings: city = 'London' addresses.append(building.street_address, city)
因此,將其移出是安全的,這更清楚地說明,相同的city值將應用于每個building變量。
city = 'London' for building in buildings: addresses.append(building.street_address, city)
這也是提高了程序性能 ,因為如果循環中的任何語句將在每次循環運行時執行。在這些多次執行上花費的時間屬于浪費,因為它只需要執行一次。如果語句涉及對數據庫的調用或其他耗時的任務,則這種節省可能非常重要。
上述就是小編為大家分享的Python代碼如何進行重構了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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