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python基础代码大全，python代码有哪些风骚的写法？_python

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python基础代码大全以及python代码有哪些风骚的写法这样的疑问，小编汇总了相关问答给大家参考！

with

type->metadata

@

descriptor

dynamic import

#python3

import itertools

list(itertools.count())

使用Python对远超过Int64的大数进行运算，无须引入任何库，原生支持。ans = 12345678901234567890123456789 * 1234567890987654321234567890987654321

# ans == 15241578763907941990550220961423564628643499578750190531112635269

python编程的基础是数学！对你没有看错，是数学。因为python是广泛应用在大数据和人工智能领域的开发语言，这些领域都需要用到丰富的数学知识，如果您有比较良好的数学基础，那么学习python就是事半功倍，而且比别人更能理解它的原理，是必不可少的基础。

Python编程语言代码的可读性是它最大的特点，减少了我们很多写代码的时间，Python还有它的自动内存管理机机制，另外它还支持面向对象的编程方式。Python还被称作万能的语言，胶水语言，可以内嵌很多类语言中。

它支持多平台系统开发，可以在Linux,Unix,Mac,Windows甚至是Amiga中编写Python应用。基于Python的应用也可以在流行的手机(如:HTC野火)、Java以及微软平台中运行，Python到处可见。

编写Python代码时，必须列举很多东西：变量，函数，类，包等。选择合理的名字将为你节省很多时间和精力。你将能够从名称中读懂某个变量，函数或类所代表的含义。你还可以避免使用那些可能导致后期难以调试错误的不适当的名称。

纯粹地追求高效简洁会降低代码的可读性，编写出可读性强的代码更重要，不要说写了简洁的代码再加上注释就可以了，优秀的代码是不需要批量注释的。

Numba 是一个 Python 代码的即时编译工具，对使用 numpy 数组和函数以及有循环的 Python 代码能够取得非常好的加深效果。使用 Numba 加速 Python 代码一般只需简单地在 Python 函数前添加一些装饰器，比如说像下面的例子：

from numba import jitimport numpy as npx = np.arange(100).reshape(10, 10)@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performancedef go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcastingprint(go_fast(x))

Cython 你可以认为是一种新的编程语言，其结合了 Python 和 C 两种语言的语法，但是代码更接近 Python 一些。使用 Cython 可以方便地为 Python 编写扩展模块，因此可以以非常类似 Python 的语法达到类似 C 的执行性能。使用 Cython 也比较简单，可以先按照 Python 的语法完成代码，然后在适当的地方添加一些静态类型声明，比如说像下面这样：

def f(double x): return x ** 2 - xdef integrate_f(double a, double b, int N): cdef int i cdef double s, dx s = 0 dx = (b - a) / N for i in range(N): s += f(a + i * dx) return s * dx

无法直接在 Python 代码中使用以上代码，必须将 Cython 代码放入单独的以 .pyx 为后缀的文件中，并将其编译成 Python 的扩展模块之后才能在 Python 代码中导入使用。比如说将以上代码保存到文件 test.pyx 中，并使用下面的 setup.py 脚本进行编译：

from distutils.core import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup(name='Test', ext_modules=cythonize("test.pyx"))

编译命令为：

python setup.py build_ext --inplace

执行以上命令会生成扩展模块 test.so （或者 test.dll 取决于你的操作系统），然后在 Python 代码中 import test 就可以使用该扩展模块了。

显著地加速 Python 数组计算还可以使用 numexpr。

如果要进一步加速 Python 程序，可以考虑并行计算。用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](https://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 为 Python 编写扩展模块，还可以使用 OpenMP 并行。对 GPU 编程则可以使用 [pyCUDA](https://documen.tician.de/pycuda/)。我的个人[简书专题](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的可以了解下。

总结，以上就是关于python基础代码大全以及python代码有哪些风骚的写法的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！