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python

python 使用c模块_您可能没有使用(但应该使用)的很棒的Python模块

發布時間:2023/11/29 python 74 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python 使用c模块_您可能没有使用(但应该使用)的很棒的Python模块 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

python 使用c模塊

by Adam Goldschmidt

亞當·戈德施密特(Adam Goldschmidt)

您可能沒有使用(但應該使用)的很棒的Python模塊 (Awesome Python modules you probably aren’t using (but should be))

Python is a beautiful language, and it contains many built-in modules that aim to help us write better, prettier code.

Python是一種漂亮的語言,它包含許多內置模塊,旨在幫助我們編寫更好,更漂亮的代碼。

目的 (Objective)

Throughout this article, we will use some lesser-known modules and methods that I think can improve the way we code - both in visibility and in efficiency.

在本文中,我們將使用一些鮮為人知的模塊和方法,我認為它們可以改善我們的編碼方式-可見性和效率。

命名元組 (NamedTuple)

I believe that some of you already know the more popular namedtuple from the collections module (if you don't - check it out), but since Python 3.6, a new class is available in the typing module: NamedTuple. Both are designed to help you quickly create readable immutable objects.

我相信有些人已經從collections模塊中了解到了更流行的namedtuple (如果您不這樣做的話,請檢查一下 ),但是自Python 3.6起, typing模塊中提供了一個新類: NamedTuple 。 兩者都旨在幫助您快速創建可讀的不可變對象。

NamedTuple is actually a typed version of namedtuple, and in my opinion, is much more readable:

NamedTuple實際上是一個類型版本namedtuple ,在我看來,是更可讀:

Here’s the namedtuple alternative:

這是namedtuple替代方案:

array.array (array.array)

Efficient arrays of numeric values. Arrays are sequence types and behave very much like lists, except that the type of objects stored in them is constrained. — Python docs

高效的數值數組。 數組是序列類型,其行為與列表非常相似,不同之處在于數組中存儲的對象類型受到約束。 — Python文檔

When using the array module, we need to instantiate it with a typecode, which is the type all of its elements will use. Let's compare time efficiency with a normal list, writing many integers to a file (using pickle module for a regular list):

使用array模塊時,我們需要使用類型碼實例化它,這是其所有元素將使用的類型。 讓我們將時間效率與普通列表進行比較,向文件中寫入許多整數(對常規列表使用pickle模塊):

14 times faster. That’s a lot. Of course it also depends on the pickle module, but still - the array is way more compact than the list. So if you are using simple numeric values, you should consider using the array module.

14倍 。 好多啊。 當然,它也取決于pickle模塊,但是仍然-數組比列表更緊湊。 因此,如果使用簡單的數值,則應考慮使用array模塊。

itertools.combinations (itertools.combinations)

itertools is an impressive module. It has so many different time-saving methods, all of them are listed here. There's even a GitHub repository containing more itertools!

itertools是一個令人印象深刻的模塊。 它有很多不同的省時方法,所有這些都在這里列出。 甚至還有一個包含更多itertools的GitHub存儲庫!

I got to use the combinations method this week and I thought I'd share it. This method takes an iterable and an integer as arguments, and creates a generator consisting of all possible combinations of the iterable with a maximum length of the integer given, without duplication:

我本周必須使用combinations方法,我想我會分享的。 此方法將一個iterable和一個整數作為參數,并創建一個生成器,該生成器由iterable的所有可能組合以及給定整數的最大長度組成,且不重復:

dict.fromkeys (dict.fromkeys)

A quick and beautiful way of creating a dict with default values:

使用默認值創建字典的快速美觀的方法:

最后但并非最不重要的dis模塊 (Last but not least - the dis module)

The dis module supports the analysis of CPython bytecode by disassembling it.

dis模塊通過反匯編來支持CPython 字節碼的分析。

As you may or may not know, Python compiles source code to a set of instructions called “bytecode”. The dis module helps us handle these instructions, and it's a great debugging tool.

您可能知道也可能不知道,Python將源代碼編譯為一組稱為“字節碼”的指令。 dis模塊可幫助我們處理這些指令,它是一個出色的調試工具。

Here’s an example from the Fluent Python book:

這是Fluent Python書中的一個示例:

We got an error — but the operation still succeeded. How come? Well, if we look at the bytecode (I added comments near the important parts):

我們遇到了錯誤-但操作仍然成功。 怎么會? 好吧,如果我們看一下字節碼(我在重要部分附近添加了注釋):

你走之前… (Before you go…)

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翻譯自: https://www.freecodecamp.org/news/awesome-python-modules-you-probably-arent-using-but-should-be-ec926da27439/

python 使用c模塊

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 使用c模块_您可能没有使用(但应该使用)的很棒的Python模块的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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