コードをより良く、デバッグをよりスマートに: すべての開発者に必要なヒント
プログラミングとは、単にコードを書くことではなく、より優れた、より高速、よりスマートなコードを書くことです。 Python スクリプトを深く理解している場合でも、スマート コントラクト用に Solidity を探索している場合でも、Java 統合用に Groovy を微調整している場合でも、作業を楽にする新しい方法が常にあります。ここでは、さまざまなプログラミング言語からの実践的なヒント、実際のトリック、および非常に便利な洞察をいくつか紹介します。そして、そう、各所に散りばめられたリンクをチェックすることを忘れないでください。リンクを参照するとさらに詳しく知ることができます。
Python: 清潔に保つ
Python はシンプルであるため人気がありますが、シンプルだからといってだらしないというわけではありません。読みやすいコードを書くことで、あなたと他の人の時間を節約できます。
リスト内包表記を使用する: リスト内包表記は短いだけでなく、多くの場合高速になります。
型ヒント: 型ヒントを追加すると、デバッグの負担が軽減されます。
Defaultdict と Counter: コレクション モジュールからのこれらにより、カウントやデフォルト値を管理する際の頭痛の種が大幅に軽減されます。
大規模データ用ジェネレーター: 大きなファイルを処理している場合は、すべてを一度にロードしないでください。ジェネレータを使用してメモリ使用量を低く抑えます。
JavaScript: ドラマを減らし、コードを増やす
JavaScript は柔軟ですが、変化球を投げることが大好きです。先を行く方法は次のとおりです:
グローバル変数を避ける: 常に let、const、または module を使用してください。
デバウンスとスロットル: これら 2 つの関数は、Web インタラクションを最適化するための救世主です。
非同期エラー: 非同期関数を適切なエラー処理でラップします。
オブジェクト上でマップを使用する: キーと値のペアの場合、Map の方が高速で、よりクリーンなメソッドを備えています。
Solidity: スマート コントラクトをよりスマートに構築する
ブロックチェーンとスマートコントラクトを扱うときは、すべてのバイトとガス単位が重要です。 Solidity のヒントはここにあります:
Solidity でのリエントランシー攻撃の回避: 安全なスマート コントラクト開発のための包括的なガイド
Solidity でのガス使用の最適化: 効率的なスマート コントラクト実行のためのヒント
Solidity スマート コントラクトで不変変数を管理するためのベスト プラクティス
Solidity の継承をマスターする: モジュール式スマート コントラクトの高度なテクニック
ガスの最適化を容易にするために、より小さな関数を使用します。
テストネットですべてをテストします。本番環境のバグには多額の費用がかかり、しかも迅速に発生します。
値が変化しない不変変数を優先します。
もっと知りたいですか? Solidity gem をすべてチェックしてください:
Solidity アセンブリを理解する
代理契約の実施
安全なランダム性の構築
Solidity イベントの最適化
Groovy: Java のベストフレンド
Groovy は、特に Java ライブラリを使用する場合、スクリプト作成に最適です。ここにいくつかのトリックがあります:
Groovy の動的タイピングをマスターして柔軟性を高めましょう。
関数型プログラミングには Groovy のクロージャを使用します。
Groovy の SQL サポートを活用します。
プロのようにテキストを解析するには、Groovy の正規表現を忘れないでください。
Haskell: 純粋で強力
関数型プログラミングは難しく感じるかもしれませんが、Haskell を使用するとやりがいがあります:
不必要な計算を避けるために遅延評価をマスターします。
Haskell の型システムを使用して、バグが存在する前にバグを排除します。
高階関数を探索します。
効率的な無限のデータ構造を構築します。
Haskell は、クリーンなコードでクリーンな思考を実現します。また、Template Haskell が反復的なタスクをどのように自動化できるかを確認してください。
Rust: 安全、高速、そして楽しい
Rust の主な目的は、パフォーマンスを損なうことなく安全性を確保することです。勝ち続ける方法は次のとおりです:
メモリの問題を回避するために、ライフタイムを借用してチェックします。
ウィザードのように Cargo コマンドを使用すると、テスト、ベンチマーク、構築が簡単になります。
トレイトとジェネリックを使用して再利用可能なコードを作成します。
他のすべての宝石
Kotlin から Zig まで、すべての言語にはそれぞれの特徴と長所があります。 探索すればするほど、より優れたプログラマーになれます。詳細が必要な場合は、遠慮せずに上記のリンクにアクセスするか、ここでお気に入りの言語に再度アクセスしてください。
探索し、実験し、学習を止めないでください。それがプログラミングをマスターするための本当のコツだからです。
以上がコードをより良く、デバッグをよりスマートに: すべての開発者に必要なヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
