1. 내장된 함수와 라이브러리를 사용하세요:
Python에는 코드를 직접 작성하는 것보다 더 효율적으로 많은 일반적인 작업을 수행할 수 있는 수많은 내장 함수와 라이브러리가 함께 제공됩니다. 예를 들어, 정렬 함수는 정렬 알고리즘을 처음부터 작성하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 마찬가지로 수학 라이브러리는 제곱근, 로그 및 삼각법과 같은 수학 연산의 효율적인 구현을 제공합니다. 자신만의 코드를 작성하기 전에 내장 함수나 라이브러리가 필요한 작업을 수행할 수 있는지 확인하는 것은 항상 좋은 생각입니다.
2. 전역 변수 사용을 피하세요:
전역 변수는 코드 어디에서나 액세스할 수 있으며 프로그램 속도를 저하시킬 수 있습니다. 전역 변수를 사용하면 이름 충돌 가능성이 높아지고 코드 디버깅이 더 어려워집니다. 대신 지역 변수를 사용하거나 변수를 함수에 인수로 전달하는 것을 고려해 보세요. 이렇게 하면 변수의 범위가 줄어들고 코드의 데이터 흐름을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
3. 목록 이해를 사용하십시오:
목록 이해는 Python에서 목록을 처리하는 강력하고 효율적인 방법입니다. 이는 for 루프보다 빠르며 더 간결하고 읽기 쉬운 구문을 제공합니다. 예를 들어, 목록의 모든 숫자를 제곱하려면 다음 목록 이해를 사용할 수 있습니다: squared_numbers = [숫자에서 x의 경우 x**2]. 구문은 깔끔하고 읽기 쉬우며 작업은 한 줄로 수행됩니다.
4. 간단한 작업에는 for 루프를 사용하지 마세요:
간단한 작업의 경우 for 루프가 느릴 수 있습니다. 대신 목록을 더 빠르게 처리할 수 있는 맵 및 필터와 같은 내장 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 목록의 모든 숫자를 제곱하려면 다음 지도 함수를 사용할 수 있습니다: squared_numbers = map(lambda x: x**2, 숫자). 이는 목록 이해와 동일한 작업을 수행하는 더 효율적인 방법입니다.
5. 반복적인 함수 호출을 피하세요:
동일한 함수를 여러 번 호출하는 경우 결과를 변수에 저장하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 함수 호출 수가 줄어들고 프로그램 속도가 향상됩니다. 예를 들어 숫자의 제곱근을 여러 번 계산해야 하는 경우 결과를 다음과 같은 변수에 저장할 수 있습니다: sqrt = math.sqrt(x). 이렇게 하면 제곱근을 한 번만 계산하면 되며, 이는 여러 번 계산하는 것보다 훨씬 빠릅니다.