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推薦 8 個炫酷的 Python 裝飾器
1、 lru_cache
這個裝飾器來自functools模塊。該模塊包含在標準庫中,非常易於使用。它還包含比這個裝飾器更酷的功能,但這個裝飾器是非常受人喜歡的。此裝飾器可用於使用緩存加速函數的連續運行。當然,這應該在使用時記住一些關於緩存的注意事項,但在通用使用情況下,大多數時候這個裝飾器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即時編譯的縮寫。通常每當我們在Python中運行一些代碼時,發生的第一件事就是編譯。這種編譯會產生一些開銷,因為類型被分配了內存,並存儲為未分配但已命名的別名,使用即時編譯,我們在執行時才進行編譯。
在很多方面,我們可以將其視為類似於並行計算的東西,其中Python解釋器同時處理兩件事以節省時間。Numba JTI編譯器因將這一概念提到Python中而聞名,可以非常輕鬆地調用此裝飾器,並立即提高代碼的性能。Numba包提供了JIT裝飾器,它使運行更密集的軟件變得更加容易,而不必進入C。
3、do_twice
do_twice裝飾器的功能與它的名字差不多。此裝飾器可用於通過一次調用運行兩次函數,對調試特別有用。它可以用於測量兩個不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls裝飾器可用於提供有關函數在軟件中使用多少次的信息。與do_twice一樣,對調試也特別有用。
5、dataclass
為了節省編寫類的時間,推薦使用dataclass裝飾器。這個裝飾器可用於快速編寫類中常見的標準方法,這些方法通常會在我們編寫的類中找到。
6、singleton
singleton是一個單例裝飾器。通常,單例裝飾器是由用戶自己編寫的,實際上並不是導入的。
7、use_unit
在科學計算中經常派上用場的一種裝飾器是use_unit裝飾器。此裝飾器可用於更改返回結果的表示單位。這對於那些不想在數據中添加度量單位但仍希望人們知道這些單位是什麼的人很有用。這個裝飾器可不是在任何模塊中真正有用,但它是非常常見的,對科學應用程序非常有用。
Python離JIT還有多遠
現在已經有了一些採用了JIT技術的Python實現,比如PyPy,它使用的是基於Trace的JIT技術,大幅改進了Python的性能,再如Jython和IronPython,它們則構建於大量應用JIT技術的成熟虛擬機之上。
計算機python的實現方式都有哪些?
雖然官方 Python 實現差不多得到最廣泛的歡迎,但也有一些其他實現對特定領域的用戶來說更具吸引力。
知名的實現包括:
CPython
這是最早出現並持續維護的 Python 實現,以 C 語言編寫。新的語言特性通常在此率先添加。
Jython
以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言,或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。
Python for .NET
此實現實際上使用了 CPython 實現,但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。
IronPython
另一個 .NET 的 Python 實現,與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現,並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。
PyPy
完全使用 Python 語言編寫的 Python 實現。它支持多個其他實現所沒有的高級特性,例如非棧式支持和 JIT 編譯器等。此項目的目標之一是通過允許方便地修改解釋器 (因為它是用 Python 編寫的),鼓勵該對語言本身進行試驗。想了解詳情可訪問 PyPy 項目主頁。
以上這些實現都可能在某些方面與此參考文檔手冊的描述有所差異,或是引入了超出標準 Python 文檔範圍的特定信息。請參考它們各自的專門文檔,以確定你正在使用的這個實現有哪些你需要了解的東西。
以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言,或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。
Python for .NET
此實現實際上使用了 CPython 實現,但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。
IronPython
另一個 .NET 的 Python 實現,與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現,並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/240572.html