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python函数小技巧 python 函数( 四 )

IT技术安全性


Exp2：求两个list的交集 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.9507264000000006s，方法二耗时0.6148200999999993s，性能提升35.33%
关于set()的语法：|、、-分别表示求并集、交集、差集 。
我们可以通过多种方式对序列进行排序 ， 但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失 。因为内置的sort()或sorted()方法已经足够优秀了，且利用参数key可以实现不同的功能，非常灵活 。二者的区别是sort()方法仅被定义在list中，而sorted()是全局方法对所有的可迭代序列都有效 。
Exp3：分别使用快排和sort()方法对同一列表排序 。
测试数组：lists = [2,1,4,3,0] 。
方法一
方法二
方法一耗时2.4796975000000003s ，方法二耗时0.05551999999999424s  ， 性能提升97.76%
顺带一提，sorted()方法耗时0.1339823999987857s。
可以看出，sort()作为list专属的排序方法还是很强的，sorted()虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效 。
扩展 ：如何定义sort()或sorted()方法的key
1.通过lambda定义
2.通过operator定义
operator的itemgetter()适用于普通数组排序，attrgetter()适用于对象数组排序
3.通过cmp_to_key()定义，最为灵活
Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数 。
测试数组：sentence='life is short, i choose python' 。
方法一
方法二
方法一耗时2.8105250000000055s，方法二耗时1.6317423000000062s  ， 性能提升41.94%
列表推导（list comprehension）短小精悍 。在小代码片段中，可能没有太大的区别 。但是在大型开发中，它可以节省一些时间 。
Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变 。
测试数组：oldlist = range(10) 。
方法一
方法二
方法一耗时1.5342976000000021s ，方法二耗时1.4181957999999923s ，性能提升7.57%
大多数人都习惯使用+来连接字符串 。但其实，这种方法非常低效 。因为，+操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串 。更好的方法是用join()来连接字符串 。关于字符串的其他操作，也尽量使用内置函数 ， 如isalpha()、isdigit()、startswith()、endswith()等 。
Exp6：将字符串列表中的元素连接起来 。
测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.27489080000000854s  ， 方法二耗时0.08166570000000206s，性能提升70.29%
join还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子
life//is//short//i//choose//python
Exp6：交换x，y的值 。
测试数据：x, y = 100, 200 。
方法一
方法二
方法一耗时0.027853900000010867s ，方法二耗时0.02398730000000171s，性能提升13.88%
在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用while True进行无限循环，在代码块中判断是否满足循环终止条件 。虽然这样做没有任何问题，但while 1的执行速度比while True更快 。因为它是一种数值转换 ， 可以更快地生成输出 。
Exp8：分别用while 1和while True循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.679268300000004s，方法二耗时3.607847499999991s ，性能提升 1.94%
将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能 。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度 。我们使用lru_cache装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用fibonacci递归函数时，存在大量的重复计算 ， 例如fibonacci(1)、fibonacci(2)就运行了很多次 。而在使用了lru_cache后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率 。

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