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高质量Python代码编写的5个优化技巧(高效的python)

编辑:rootadmin

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如今我使用 Python 已经很长时间了,但当我回顾之前写的一些代码时,有时候会感到很沮丧。例如,最早使用 Python 时,我写了一个名为 Sudoku 的游戏(GitHub地址: 或者 requires.txt 文件,当然,这种错误我肯定不会再犯!

由此,我总结了多年来自己所编写的 Python 代码的质量变化过程。它们变得更加简洁、健壮、易读。但是什么原因使得 Python 代码变得更好呢?

在本文中笔者将与大家共同探讨一些 Python 代码的优化手段,或大或小。希望以此帮助你提高 Python 代码的质量。当然,这些方式也可以适用于其他编程语言和技术。

1. 将代码设置为可通过 PIP 安装的软件包

当你想要使用一个新的 Python 包时,如果可以使用 “pip install”命令跟上包名或者包的位置来安装的话,就会非常方便。

有很多方法可以实现这一点,我的“go to”项目实现方法是创建一个 setup.py 文件。

假设我们在“flask_example.py”中有一个简单的 Flask 程序:

我们可以将其设置为一个可安装的 Python 包。方法是:首先把它移动到一个单独的文件夹中(我们称之为“flask_example /”),然后在项目根文件夹中创建一个如下所示的setup.py 文件:

这样做可以带来一系列优点。 首先,你可以使用“pip install -e”在本地安装你的应用程序。这样,开发人员可以轻松克隆和安装项目,因为 setup.py 文件将会处理掉所有繁重的工作。

其次,使用 setup.py 文件来进行依赖关系管理。install_requires 变量能够定义要使用的软件包以及版本。如果你不确定使用的软件包名称和版本,可以运行“pip freeze”来查看它们。

最后,它可以为你的程序包定义入口点,通过简单运行“runserver”即可在命令行中执行代码。

2. 借助 linter 工具捕获代码错误

使用 linter(语法检查)可以自动修复代码的语法问题。PyLint 是一款强大的 Python 版本的 linter 工具,如果你使用类似 Git 这样的版本控制系统,可以在提交代码之前让 Git 通过一个 linter 运行代码来解决语法问题。

首先需要安装 PyLint 软件包:

pip install pylint

然后,将以下代码添加到.git/hooks/pre-commit。如果你已经有一个 pre-commit hook,那么只需将 pylint 命令附加到文件的末尾即可。

高质量Python代码编写的5个优化技巧(高效的python)

这样做之后就可以在代码提交到 Git 存储库之前自动捕获各种错误。除了语法错误之外,它还能捕捉一些其他的 linter 工具能够捕捉到的常见错误。

3. 尽量使用绝对路径导入而不是相对路径

在 Python 中,使用相对路径导入模块的情况很少(例如 from . import <模块名>)。如果你已经为 Python 项目创建一个 setup.py(或者使用其他类似的机制)文件,那么你可以简单地通过模块的完整路径引用其子模块。

PEP-8(Python风格指南) 推崇绝对路径导入。这样的话包名更加直观,根据 Python 软件基金会的说法就是“更规范”。

使用相对路径的做法很快就会变成一场噩梦。早期的时候可能没有问题,但是一旦你改名了模块路径或者进行重大的重构之后,它真的会让你很头痛。

4. 上下文管理(with 关键字)

无论何时打开文件、流或者连接,你通常都会使用上下文管理器。上下文管理器很有用,它能够处理文件的关闭并抛出异常。Python 中使用 with 关键字可以很好的实现该功能。

大多数 Python 初学者可能会使用如下方式写入文件:

这样做很简单,但是想象一下这种情况:假设你在文件中写入了数千行,不幸的是突然抛出异常,你的文件并未正确关闭,此时你已经写入文件的所有数据都会损坏或者丢失。

不用担心,通过一些简单的重构,即使遇到异常我们也可以确保文件正常关闭。我们可以这样做:

非常简单!并且代码变得更加简洁。你还可以使用单个“with”语句打开多个上下文管理器,而无需嵌套多个“with”语句。

5. 使用直观、贴切的函数和变量名

在 Python 中,很容易对函数和返回值产生疑惑。特别是当你调用某些库里的函数时。如果你能够避免开发者通过查询文档才能得知函数功能,这样的时间节省将是一个非常有价值的改进。如何做到呢?如何改变一些简单的变量名称来节省开发时间呢?

在命名函数或变量名时,我会着重考虑3点:

函数或变量的功能 与函数或变量相关联的单位 函数或变量计算的数据类型

例如,如果我想创建一个函数来计算一个矩形的面积,我将函数命名为“calc_rect_area”。但这并没有给用户提供足够的信息。函数会返回值吗?还是将值存储在其他某个地方?返回值的单位是英尺还是米呢?

为了使函数名提供更多信息,我将其修改为“get_rect_area_sq_ft”。这使得用户清楚地知道该函数获取并返回面积,并且单位是英尺。

如果你使用一些更加友好的函数和变量名为开发人员节省5分钟,这些时间累积起来将大大提升开发者的效率。

总结

这些方法是我多年使用 Python 编程所积累的经验。有些是我自己的总结,有些来自他人的指点。我希望上述建议能够助你写出更好的 Python 代码。

作者丨Michael Washburn Jr.译者丨安翔

标签: 高效的python

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