下面是一个简单的斐波那契函数,我们知道使用缓存将有助于该函数的计算,因为它会通过递归多次执行相同的工作。
- import time
-
- def fib(number: int) -> int:
- if number == 0: return 0
- if number == 1: return 1
-
- return fib(number-1) + fib(number-2)
-
- start = time.time()
- fib(40)
- print(f'Duration: {time.time() - start}s')
- # Duration: 30.684099674224854s
现在,我们可以使用「lru_cache」来优化它(这种优化技术被称为「memoization」)。通过这种优化,我们将执行时间从几秒降低到了几纳秒。
- from functools import lru_cache
-
- @lru_cache(maxsize=512)
- def fib_memoization(number: int) -> int:
- if number == 0: return 0
- if number == 1: return 1
-
- return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2)
-
- start = time.time()
- fib_memoization(40)
- print(f'Duration: {time.time() - start}s')
- # Duration: 6.866455078125e-05s
扩展的可迭代对象解包(最低 Python 版本为 3.0)
对于这个特性,代码就说明了一切。
参考:https://www.python.org/dev/peps/pep-3132/
- head, *body, tail = range(5)
- print(head, body, tail)
- # 0 [1, 2, 3] 4
-
- py, filename, *cmds = "python3.7 script.py -n 5 -l 15".split()
- print(py)
- print(filename)
- print(cmds)
- # python3.7
- # script.py
- # ['-n', '5', '-l', '15']
-
- first, _, third, *_ = range(10)
- print(first, third)
- # 0 2
Data class 装饰器(最低 Python 版本为 3.7)
Python 3 引入了「data class」,它们没有太多的限制,可以用来减少对样板代码的使用,因为装饰器会自动生成诸如「__init__()」和「__repr()__」这样的特殊方法。在官方的文档中,它们被描述为「带有缺省值的可变命名元组」。
- class Armor:
-
- def __init__(self, armor: float, description: str, level: int = 1):
- self.armor = armor
- self.level = level
- self.description = description
-
- def power(self) -> float:
- return self.armor * self.level
-
- armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)
- armor.power()
- # 10.4
-
- print(armor)
- # <__main__.Armor object at 0x7fc4800e2cf8
使用「Data class」实现相同的 Armor 类。
- from dataclasses import dataclass
-
- @dataclass
- class Armor:
- armor: float
- description: str
- level: int = 1
-
- def power(self) -> float:
- return self.armor * self.level
-
- armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)
- armor.power()
- # 10.4
-
- print(armor)
- # Armor(armor=5.2, description='Common armor.', level=2)
隐式命名空间包(最低 Python 版本为 3.3) (编辑:晋中站长网)
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