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只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

时间:2023-11-29 12:50:40  来源:微信公众号  作者:啥都会一点的研究生

大部分同学在终端使用Python/ target=_blank class=infotextkey>Python可能只是简单的执行代码,但其实结合一些Python内置模块或第三方库可以实现更高级且便捷的用法,一起看看吧!

代码Benchmark测试

首先简单写个斐波那契数列,命名为example.py:

import time

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

def mAIn(test_times=50):
    start = time.perf_counter()
    for _ in range(test_times):
        fib(30)
    print(f'Time spent: {time.perf_counter() - start} s')

if __name__ == '__main__':
    main()

现在对这份代码进行Benchmark测试,Python中的内置模块cProfile可以帮助我们完成这个工作,在终端执行以下命令:

python -m cProfile example.py

可以得到一份深入的测试报告,如图所示:

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

其中表头从左至右:

  • ncalls:函数被调用的次数
  • tottime:函数花费的总时间(不包括被调用函数花费的时间)
  • percall:每次调用所花费的时间(等于tottime除以ncalls)即15.358/134626850
  • cumtime:在函数中累计花费的时间,包括在被调用函数中花费的时间
  • percall:每次调用所花费的时间(等于cumtime除以ncalls)15.358/50

是不是肥肠简单且清晰明了,对我们优化代码提供帮助。

值得一提的是,如果只想测试一些简单的Python代码,内置的timeit是个不错的选择,如:

python -m timeit '[i for i in range(100)]'

使用 timeit 测量执行此列表推导式所需的时间,得到输出:

200000 loops, best of 5: 1.4 usec per loop

此输出表明每次计时将执行200000次列表推导,共计时测试了5次,最好的结果是1.4毫秒。

代码风格检查

如何评估我们的Python代码是否Pythonic呢?第三方库flake8可以轻松做到,首先安装:

pip install flake8

确保安装完成后,我们还是使用前述斐波那契example.py,只需在终端输入:

python -m flake8 example.py

输出:

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

可以按照提示进行优化。

格式化Python代码

当知道我们写的史山代码需要风格改进,由前述可以结合flake8进行手动优化,那有没有什么能帮我们自动优化呢?第三方库black诞生。

同样使用pip安装:

pip install black

安装完毕后通过一行命令使用black格式化我们的代码:

python -m black example.py

输出:

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

然后再次使用flake8检查代码风格,无任何输出,代表无优化项。

此时我们的代码变成了:

import time


def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)


def main(test_times=50):
    start = time.perf_counter()
    for _ in range(test_times):
        fib(30)
    print(f"Time spent: {time.perf_counter() - start} s")


if __name__ == "__main__":
    main()

使用Pylint进行更专业的代码分析

仅拥有良好的风格还不完美,为了进行样式之外的代码分析,还需要结合pylint:

pip install pylint

此处基于black优化过的代码进行pylint分析,在终端输入一行命令:

python -m pylint example.py

输出如下,可知该代码缺少文档字符串

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

所以在大佬review代码前,可以借助pylint先进行一波优化。

对代码进行安全性分析

Python第三方库bandit可以帮助我们检查代码中潜在的安全隐患、不安全的函数或模块、密码或密钥等问题:

pip install bandit

在终端执行如下命令进行安全检查:

python -m bandit example.py

输出:

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

表明肥肠安全。

解析json并清晰打印

除了在vscode中打开json,并格式化显示达到清晰展示的目的外,Python自带的模块也能完成这个,比如有example.json文件内容如下:

[
  {"name": {"first_name":"Xukong", "last_name":"Cai"}, "hobby":"rap, basketball"},
  {"name": {"first_name":"San", "last_name":"Zhang"}, "hobby":"eat"}
]

使用如下命令在终端格式化显示:

python -m json.tool example.json

输出:

只会在终端使用Python运行代码?这些进阶用法了解了解

肥肠清晰,插一句,若同样想在终端打印代码中输出的json结构,可以使用pprint。



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