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第 1章 处理错误和寻求帮助
1.1 如何理解Python错误信息
1.1.1 检查回溯信息
1.1.2 搜索错误信息
1.2 借助linter 避免错误
1.3 如何寻求编程帮助
1.3.1 预先提供信息以避免反复补充
1.3.2 以实际问题的形式陈述问题
1.3.3 在合适的网站上提出你的问题
1.3.4 在标题中概述你的问题
1.3.5 说明代码的预期目的
1.3.6 包含完整的错误信息
1.3.7 分享全部代码
1.3.8 通过适当的格式化增强代码可读性
1.3.9 告诉帮忙者已经尝试过的方法
1.3.10 描述你的设置信息
第 2章 环境设置和命令行
2.1 文件系统
2.1.1 Python中的路径
2.1.2 主目录
2.1.3 当前工作目录
2.1.4 绝对路径和相对路径
2.2 程序和进程
2.3 命令行
2.3.1 打开终端窗口
2.3.2 使用命令行运行程序
2.3.3 使用命令行参数
2.3.4 在命令行中使用-c 运行Python代码
2.3.5 从命令行运行Python 程序
2.3.6 运行py.exe 程序
2.3.7 在Python 程序中运行命令
2.3.8 使用Tab 补全命令减少输入量
2.3.9 查看历史命令
2.3.10 使用常用命令
2.4 环境变量和PATH
2.4.1 查看环境变量
2.4.2 使用PATH 环境变量
2.4.3 更改命令行的PATH 环境变量
2.4.4 在Windows 上将文件夹永久添加到PATH
2.4.5 在macOS 和Linux 上将文件夹永久添加到PATH
2.5 不借助命令行运行Python 程序
2.5.1 在Windows 上运行Python程序
2.5.2 在macOS 上运行Python 程序
2.5.3 在Ubuntu Linux 上运行Python程序
第3章 使用Black 进行代码格式化
3.1 让程序员招人烦的错误做法
3.2 风格指南和PEP 8
3.3 水平间距
3.3.1 使用空格进行缩进
3.3.2 行内间距
3.4 垂直间距
3.4.1 垂直间距示例
3.4.2 垂直间距的最佳实践
3.5 Black:毫不妥协的代码格式化工具
3.5.1 安装Black
3.5.2 在命令行中运行Black
3.5.3 对部分代码禁用Black
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Python编程轻松进阶(一)
小册名称:Python编程轻松进阶(一)
### 1.3.1 预先提供信息以避免反复补充 在编程的世界里,效率是开发者们永恒的追求。无论是构建大型软件项目还是处理日常脚本任务,减少重复劳动、提高代码的可读性和可维护性都是至关重要的。本章节“预先提供信息以避免反复补充”正是围绕这一主题展开,探讨如何通过预先规划、合理设计代码结构以及利用Python的强大特性来减少信息补充的次数,从而提升编程效率与代码质量。 #### 一、引言 在编程实践中,我们常常会遇到需要多次输入相同或类似信息的情况。这些重复不仅增加了代码的体积,还使得维护变得更加困难。例如,在多个函数中重复设置相同的配置参数,或者在循环中反复查询数据库以获取相同的静态数据。为了避免这种不必要的重复,我们应该学会预先提供必要的信息,并在程序的适当位置进行存储和复用。 #### 二、理解问题根源 要有效地预先提供信息以避免反复补充,首先需要识别问题的根源。常见的场景包括: 1. **硬编码的重复**:直接在多处代码中硬编码相同的值或逻辑,如URL地址、数据库连接字符串等。 2. **函数或方法间的冗余**:在多个函数或方法中重复相同的计算或数据处理逻辑。 3. **环境配置的不一致性**:项目在不同环境(开发、测试、生产)中需要不同的配置信息,但未能统一管理。 4. **数据库查询的冗余**:在循环或不同函数中多次执行相同的数据库查询以获取相同的数据。 #### 三、解决方案 针对上述问题,我们可以采用以下几种策略来预先提供信息,减少重复: ##### 1. 使用配置文件 对于项目中频繁变动的配置信息(如数据库连接信息、API密钥等),应使用配置文件(如`.ini`、`.json`、`.yaml`等格式)进行管理。这样,当配置信息发生变化时,只需修改配置文件即可,无需逐一修改代码中的硬编码值。Python的`configparser`、`json`或第三方库如`PyYAML`等可以帮助我们轻松读取和解析这些配置文件。 ##### 2. 封装常用逻辑为函数或模块 对于在多个地方重复使用的计算或数据处理逻辑,应将其封装成函数或模块。这样做不仅减少了代码重复,还提高了代码的可读性和可维护性。通过合理设计函数接口,我们可以在需要时直接调用这些函数,而无需重新编写相同的代码。 ##### 3. 缓存机制 对于耗时的计算或频繁查询的数据库操作,可以考虑使用缓存机制来存储结果,避免重复计算或查询。Python的`functools.lru_cache`装饰器可以很方便地为函数添加基于最近最少使用(LRU)策略的缓存功能。此外,也可以使用第三方缓存库如`Redis`、`Memcached`等来实现更复杂的缓存逻辑。 ##### 4. 环境变量 对于需要根据不同运行环境(如开发、测试、生产)而变化的配置信息,可以使用环境变量来管理。Python的`os.getenv()`函数允许我们从操作系统中读取环境变量的值。通过在不同环境中设置不同的环境变量值,我们可以实现配置信息的灵活切换。 ##### 5. 类和对象的运用 在面向对象编程中,类和对象是实现信息封装和复用的重要工具。通过将相关的属性和方法封装在同一个类中,我们可以创建对象来代表具有特定状态和行为的实体。这样,当需要处理具有相似属性和行为的多个实例时,我们只需创建对应数量的对象即可,而无需在每个实例中重复定义相同的属性和方法。 #### 四、实践案例 假设我们正在开发一个Web应用,该应用需要从多个API接口获取数据,并且这些API接口需要相同的认证信息(如API密钥)。为了避免在每次调用API时都重复输入认证信息,我们可以采用以下策略: 1. **使用配置文件**:将API密钥等敏感信息存储在配置文件(如`.env`文件)中,并通过环境变量或配置文件读取库(如`python-dotenv`)在程序启动时加载这些信息。 2. **封装API调用逻辑**:创建一个API客户端类,将API的URL、请求方法等作为类属性,将发送请求并处理响应的逻辑封装为类的方法。在方法中,使用从配置文件中读取的认证信息来构造请求头。 3. **使用缓存**:对于不经常变化的API响应,可以在API客户端类中添加缓存逻辑,将请求结果存储在缓存中,并在后续请求时首先检查缓存中是否存在相同请求的响应。 通过上述策略,我们可以有效地减少在调用API时重复提供认证信息的次数,提高代码的可读性和可维护性。 #### 五、总结 预先提供信息以避免反复补充是编程中的一项重要技能。通过合理使用配置文件、封装常用逻辑为函数或模块、利用缓存机制、环境变量以及面向对象编程中的类和对象等策略,我们可以有效减少代码中的重复部分,提升编程效率和代码质量。在实际项目中,我们应根据具体情况选择合适的策略,并不断优化代码结构,以实现更高效、更可维护的代码编写。
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