Les leçons que j’ai apprises après les systèmes de construction pérenne Python qui s’étendent au-delà des attentes
Il y a 7 heures
Quand j’ai commencé à utiliser Python, je pensais qu’il s’agissait seulement d’écrire des scripts et de créer de petits services publics. Bientôt quatre ans en avant, et maintenant je vois Python moins que la langue et plus de panneau d’outils. Chaque projet que j’ai travaillé sur les nouveaux modèles, bibliothèques et pratiques qui ont fondamentalement changé la façon dont j’ai abordé les problèmes.
Dans cet article, je partagerai certaines des méthodes Python les plus puissantes que j’ai tournées vers les problèmes du monde réel. Ce ne sont pas des conseils pour les débutants – ce sont des stratégies qui feront arrêter les développeurs expérimentés et dire: “Besoin … Je ne sais pas ce que Python peut le faire.” “” “”
L’une des fonctionnalités Python les plus sous-estimées est un générateur. Lorsque j’ai travaillé sur un million de projets de traitement de magazines, une approche naïve a causé des problèmes de mémoire. La transition vers le générateur a estimé que le code caché se déverrouille.
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, "r") as f:
for line in f:
yield line.strip()
def process_logs(file_path):
for line in read_large_file(file_path)â¦
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