python 개발 효율을 높이는 5가지 팁

공부하는 것은 어려운 사람이 할 줄 모르고, 할 줄 아는 사람이 어렵지 않은 일일 때가 많다.
다음의python 기교 5개는 성가가 매우 높은 지식점으로 배우면 어렵지 않지만 상당히 유용하다.
상호 작용 모드 사용
사용python -i xxxx.py은python의 상호작용 모드에 직접 들어가 xxxx를 편리하게 호출할 수 있습니다.py에 정의된 방법과 함수, 특히 main () 방법이 없는 파일을 디버깅하기에 적합합니다. 강력 추천합니다.
pdb로 디버깅하기
c++/java에서python으로 넘어가는 많은 학생들은python의 단점이 없는 기능에 대해 상당히 실망할 수 있다.
사실python이 자체로 가지고 있는 pdb 라이브러리는 이 문제를 해결할 수 있다.
이 예를 봐라.

def sum(a, b):
  return a + b

a,b = 1, 2
import pdb
pdb.set_trace()
sum(a, b)

이 파일을 실행하면 디버깅 모드에 들어갑니다. n을 누르면 다음 줄을 실행하고, pp를 누르면 출력하고 싶은 변수와 값을 출력하고, q를 누르면 종료합니다.

-> sum(a, b)
(Pdb) pp a
1
(Pdb) pp b
2
(Pdb) n
--Return--
> pdb_example.py(7)<module>()->None
-> sum(a, b)
(Pdb) q
Traceback (most recent call last):
 File "pdb_example.py", line 7, in <module>
  sum(a, b)
 File "D:\dev\python3\lib\bdb.py", line 52, in trace_dispatch
  return self.dispatch_return(frame, arg)
 File "D:\dev\python3\lib\bdb.py", line 96, in dispatch_return
  if self.quitting: raise BdbQuit
bdb.BdbQuit

과정은 위에서 보듯이 디버깅을 할 때 아래 두 줄의 코드를 사용하는 것을 간단히 기억하십시오

import pdb
pdb.set_trace()

이것은 Pycharm보다 향기롭겠지.
pyenv 사용
pyenv는 격리된python 개발 환경을 만들 수 있으며, 이 컴퓨터에 여러 버전의 삼방 라이브러리 기능을 동시에 설치할 수 있습니다.
예를 들어 당신은 이 컴퓨터에django0.1/django0.2 같은 버전을 동시에 설치할 수 있으며 서로 방해하지 않습니다.
자세한 것은 설명하지 않겠습니다. 자료가 많으니 여러분이 가서 검색해 보세요.
목록/사전 표현식
이것은python에서 상당히 실용적인 기능이다.
예를 들면 아래 코드.

l = [1, 3, 5, 7, 9, 11]

res = []
for item in l:
  res.append(item + 1)
print(res)

여기에서 우리는 목록 l의 모든 수를 1씩 추가했다.물론 이렇게 쓰는 것은 틀림없지만, 더욱 간단한 방법이 있다.

print([i + 1 for i in l])

한 가지 일을 끝내고 성숙하고 노련하다.
우리는 심지어 목록 표현식에 조건 판단을 추가할 수 있다. 예를 들어 10 이하의 숫자를 1만 넣고 인쇄할 수 있다

print([i + 1 for i in l if i < 10])

관련 자료도 많으니 공부하러 가는 것을 강력히 추천합니다.
lambda
python의 익명 함수 기능은 js에 익숙한 학생들은 친절해야 하며 특히 리셋하기에 적합하다.
예를 들어 우리는 목록에 있는 모든 홀수를 필터해야 한다

l = [i for i in range(1, 100)]
print(l)

def is_odd(num):
  return num % 2 != 0

print([i for i in filter(is_odd, l)])

이렇게 정의했습니다. is_odd 함수는 수다스러워 보이므로lambda를 사용하는 것이 낫습니다.

print([i for i in filter(lambda x: x % 2 != 0, l)])

많이 좋아진 것 같지 않아요?
총결산
이곳의 다섯 가지 작은 기교는 여러분의python의 개발 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 만약 다른 특별한 기교가 있다면 메모 토론을 환영합니다.
이상은python이 개발 효율을 높이는 5가지 기교의 상세한 내용입니다. 더 많은python의 개발 효율 향상 기교에 관한 자료는 저희 다른 관련 글에 주목하세요!