Python – это мощный и универсальный язык программирования, но иногда его код может быть медленным или неэффективным. В этом посте мы рассмотрим несколько советов и приемов для программистов Python, которые помогут улучшить производительность кода, оптимизировать использование памяти и отладить распространенные ошибки.

1. Используйте встроенные функции и структуры данных

Python имеет множество встроенных функций и структур данных, которые помогут вам писать код более эффективно. Вот несколько примеров:

а. Получение списка взаимопониманий

Понимание списков — это краткий способ создания списков в Python. Они часто могут заменить циклы for и сделать код более читабельным.

# Example
# Using a for loop to create a list of squares
squares = []
for i in range(1, 11):
    squares.append(i**2)
    
# Using a list comprehension
squares = [i**2 for i in range(1, 11)]

б. Генераторы

Генераторы — это эффективный с точки зрения памяти способ создания последовательностей данных на лету. Их можно использовать для перебора больших наборов данных без одновременной загрузки всего в память.

# Example
# Using a list to store a sequence of numbers
numbers = [i for i in range(1000000)]

# Using a generator to create the same sequence of numbers
def generate_numbers():
    for i in range(1000000):
        yield i
        
numbers = generate_numbers()

в. Диктовать и устанавливать понимания

Dict и Set Comprehension — это две функции Python, которые позволяют быстро создавать словари и наборы на основе некоторых предопределенных правил. Это краткие и эффективные способы создания коллекций без необходимости написания длинного повторяющегося кода.

Установить понимание:

Понимание набора используется для создания нового набора путем применения выражения к каждому элементу итерируемого объекта, такого как список или кортеж. Синтаксис для создания понимания набора следующий:

new_set = {expression for item in iterable if condition}

Здесь expression — это выражение, которое будет оцениваться для каждого элемента в итерируемом объекте, item — текущий оцениваемый элемент, iterable — итерируемый объект, а condition — необязательное условие, которое фильтрует элементы в итерируемом объекте.

Например, чтобы создать набор всех четных чисел от 1 до 10, вы можете использовать понимание набора следующим образом:

even_numbers = {num for num in range(1, 11) if num % 2 == 0}

Понятия Dict:

Точно так же понимание словаря используется для создания нового словаря путем применения выражения к каждому элементу в итерируемом объекте. Синтаксис для создания понимания словаря следующий:

new_dict = {key_expression: value_expression for item in iterable if condition}

Здесь key_expression и value_expression — это выражения, которые будут оцениваться для каждого элемента в итерируемом объекте для создания ключей и значений для словаря соответственно. Параметры item и iterable имеют то же значение, что и в понимании множества. condition является необязательным и используется для фильтрации элементов в итерации.

Например, чтобы создать словарь квадратов чисел от 1 до 5, вы можете использовать понимание словаря следующим образом:

squares_dict = {num: num**2 for num in range(1, 6)}

Это создаст словарь с ключами, представляющими собой числа от 1 до 5, и значениями, являющимися их квадратами.

Как наборы, так и словари полезны для создания коллекций кратким и эффективным способом, особенно при работе с большими наборами данных.

Словарные и наборные включения работают аналогично спискам, но создают словари и наборы вместо списков. Вот почему?

# Example
# Using a for loop to create a dictionary of squares
squares = {}
for i in range(1, 11):
    squares[i] = i**2
    
# Using a dictionary comprehension
squares = {i: i**2 for i in range(1, 11)}
# Example
# Using a for loop to create a set of even numbers
evens = set()
for i in range(1, 11):
    if i % 2 == 0:
        evens.add(i)
        
# Using a set comprehension
evens = {i for i in range(1, 11) if i % 2 == 0}

Генераторы списков создают список, добавляя каждый новый элемент в конец списка. Это означает, что по мере увеличения списка добавление новых элементов становится более затратным с точки зрения времени и памяти. В противоположность этому, словарные и наборные включения создают новую структуру данных с использованием хеш-таблицы, которая позволяет вставлять новые элементы за постоянное время независимо от размера структуры данных. Это означает, что по мере роста размера структуры данных производительность не снижается так же, как при включении списков.

Кроме того, поскольку для наборов требуются уникальные элементы, использование понимания набора может быть быстрее, чем создание списка и последующий вызов встроенной функции set() для удаления дубликатов.

Конечно, преимущества в производительности от использования словарей и наборов по сравнению со списками будут зависеть от конкретного варианта использования и размера создаваемой структуры данных. Однако, в целом, использование словарей и включений множеств может быть более эффективным и удобочитаемым способом создания определенных типов структур данных.

2. Оптимизируйте код для скорости и использования памяти

Python — это интерпретируемый язык, а это значит, что он может работать медленнее, чем компилируемые языки, такие как C++ или Java. Однако есть несколько способов оптимизировать код Python по скорости и использованию памяти.

а. Используйте массивы Numpy вместо списков

Numpy — это библиотека Python, которая предоставляет быстрые и эффективные массивы для числовых операций. Массивы Numpy намного быстрее и эффективнее с точки зрения памяти, чем списки Python, особенно для больших наборов данных.

# Example
# Using a list to store a sequence of numbers
numbers = [i for i in range(1000000)]

# Using a numpy array to store the same sequence of numbers
import numpy as np

numbers = np.array([i for i in range(1000000)])

б. Используйте Cython для компиляции кода Python

Cython — это язык программирования, являющийся надстройкой Python. Он позволяет писать код Python, который можно скомпилировать в расширения C, которые можно использовать из кода Python или непосредственно из C. Это делает его мощным инструментом для оптимизации и ускорения кода Python.

Вот основные шаги по использованию Cython для компиляции кода Python:

  1. Установите Cython: вы можете установить Cython с помощью pip, менеджера пакетов Python. Откройте командную строку и выполните следующую команду:
pip install Cython

2. Напишите свой код Python: напишите свой код Python, который вы хотите скомпилировать с помощью Cython. Сохраните код в файл с расширением «.pyx». Этот файл будет содержать код Cython.

3. Создайте установочный файл. Создайте установочный файл с расширением «.setup.py». Этот файл будет содержать инструкции для Cython по компиляции кода в расширение C. Вот пример того, как может выглядеть установочный файл:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("mycode.pyx")
)

Этот установочный файл указывает Cython скомпилировать файл «mycode.pyx» в расширение C.

4. Скомпилируйте код. Чтобы скомпилировать код, выполните следующую команду в командной строке:

python setup.py build_ext --inplace

Эта команда скомпилирует код и создаст расширение C, которое можно импортировать и использовать из кода Python.

5. Используйте скомпилированный код. После того, как код скомпилирован, вы можете использовать его из кода Python, как и любой другой модуль. Например, если вы скомпилировали файл с именем «mycode.pyx», вы можете импортировать его в код Python следующим образом:

import mycode

А затем используйте функции, определенные в «mycode», как и любую другую функцию Python.

Cython может быть мощным инструментом для оптимизации и ускорения кода Python, особенно при работе с большими наборами данных или алгоритмами, требующими больших вычислительных ресурсов.

в. Используйте профилировщик для выявления узких мест

Python предоставляет несколько профилировщиков, которые могут помочь вам определить, какие части вашего кода занимают больше всего времени. Определив эти узкие места, вы можете оптимизировать свой код для повышения скорости и использования памяти.

# Example
# Using the cProfile module to profile a function
import cProfile

def slow_function():
    for i in range(1000000):
        pass

cProfile.run('slow_function()')

3. Отладка и устранение распространенных ошибок

Отладка — важная часть программирования, и Python предоставляет несколько инструментов, помогающих находить и исправлять ошибки в коде.

а. Используйте утверждения для проверки ошибок

Утверждения — это способ проверить, что условие истинно, и вызвать ошибку, если это не так. Их можно использовать для выявления ошибок на ранних этапах процесса разработки.

# Example
# Using an assertion to check that a list is not empty
my_list = [1, 2, 3]
assert len(my_list) > 0, 'List is empty'

б. Используйте ведение журнала для отладки кода

Ведение журнала — это способ записи информации о том, что делает ваш код, и его можно использовать для отладки ошибок и отслеживания ошибок.

# Example
# Using the logging module to log information about a function
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

def my_function():
    logging.debug('Starting my_function')
    # code here
    logging.debug('Ending my_function')

в. Используйте pdb для отладки кода

pdb — это отладчик Python, который позволяет выполнять пошаговый код и проверять переменные в разных точках программы.

# Example
# Using pdb to debug a function
import pdb

def my_function():
    # code here
    pdb.set_trace()
    # code here

Это лишь некоторые из многих советов и приемов, позволяющих сэкономить время программистам на Python. Используя встроенные функции и структуры данных, оптимизируя код для повышения скорости и использования памяти, а также отлаживая и устраняя распространенные ошибки, вы можете писать более эффективный и действенный код Python. Не забывайте всегда тщательно тестировать свой код и быть открытым для изучения новых методов и инструментов, которые помогут вам стать лучшим программистом.

Почему старая школа? Почему pdb?

Как разработчик, я чувствую, что нам важно узнать/знать это, даже если мы этим не пользуемся.

pdb встроен в стандартную библиотеку Python, поэтому его можно использовать на любой машине, где установлен Python. С другой стороны, отладчики IDE обычно привязаны к конкретной IDE и могут не работать с другими IDE или на машинах, на которых не установлена ​​IDE.

PS: (IDE) отладчик, такой как в VS Code, предлагает несколько преимуществ, которые делают его лучшим выбором в большинстве случаев.

Спасибо за прочтение, не забудьте поддержать эту статью своим 👏, чтобы поделиться ею с большим количеством людей. И не забудьте подписаться на меня в Твиттере или в среде для получения новых интересных статей в будущем! 🔥