Python 中四个高效的技巧！

反转列表

但是他们的表现呢？哪种方式更有效？让我们看一下下面的例子：

使用切片：

$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]'
1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop

使用 reverse()：

$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()'
1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop

这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 ​​reverse()​​ 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。

显然，内置函数 ​​reverse()​​ 比列表切片方法更快！

交换两个值

用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。

与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子：

variable_1 = 100 
variable_2 = 500

要交换 ​​variable_1​​ 和 ​​variable_2​​ 的值，只需要一行代码。

variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1

您也可以对字典使用相同的技巧：

md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]

该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换，从而减少执行时间。

在函数内部循环

我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 ​​for​​ 循环遍历这些函数，多次重复该任务。

但是，在 ​​for​​ 循环中使用函数需要更长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。

相反，如果在函数内部实现了 ​​for​​ 循环，则该函数只会被调用一次。

为了更清楚地解释，让我们举个例子！

首先创建一个简单的字符串列表：

list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']

创建两个函数，函数内部和外部都有 ​​for​​ 循环，从简单的开始。

def only_function(x):
    new_string = x.capitalize()
    out_putstring = x + " " + new_string
    print(output_string)

和一个带有循环的 ​​for​​ 函数：

def for_in_function(listofstrings):
    for x in list_of_strings:
        new_string = x.capitalize()
        output_string = x + " " + new_string
        print(output_string)

显然，这两个函数的输出是一样的。

然后，让我们比较一下，哪个更快？

如您所见，在函数内使用 ​​for​​ 循环会稍微快一些。

减少函数调用次数

判断对象的类型时，使用 ​​isinstance()​​ 最好，其次是对象类型标识 ​​id()​​，对象值 ​​type()​​ 最后。

# Check if num an int type
type(num) == type(0) # Three function calls
type(num) is type(0) # Two function calls
isinstance(num,(int)) # One function call

不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中，避免重复操作。

# Each loop the len(a) will be called
while i < len(a):
    statement
# Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:
    statement

要在模块 X 中使用函数或对象 Y，请直接使用 ​​from X import Y​​ 而不是 ​​import X; then X.Y​​。这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。

总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度，同时保持代码简洁易懂。

如果想进一步了解 Python 的内置函数，可以参考下表，或查看以下网站（https://docs.python.org/3/library/functions.html）：

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