更好的程式碼,更聰明的調試:每個開發人員都需要的提示
程式設計不只是編寫程式碼——而是編寫更好、更快、更聰明的程式碼。無論您是深入研究 Python 腳本、探索智能合約的 Solidity,還是調整 Groovy 以進行 Java 集成,總有一種新方法可以讓您的生活更輕鬆。這裡有一些來自各種程式語言的實用技巧、真正的技巧和超級方便的見解。是的,不要忘記查看散佈在各處的連結——它們會讓您更深入地了解。
Python:保持乾淨
Python 之所以流行是因為它簡單,但簡單並不意味著馬虎。編寫可讀的程式碼可以為您和其他人節省時間。
使用列表推導式:它們不僅更短,而且在許多情況下更快。
類型提示:新增類型提示可以讓偵錯變得不那麼痛苦。
Defaultdict 和 Counter:集合模組中的這些可以讓您在管理計數或預設值時省去很多麻煩。
大數據產生器:如果您正在處理大文件,請不要一次載入所有內容;使用產生器來保持較低的記憶體使用量。
JavaScript:更少的戲劇性,更多的程式碼
JavaScript 很靈活,但喜歡拋出曲線球。以下是保持領先的方法:
避免全域變數:一律使用let、const 或模組。
Debounce 和 Throttle:這兩個函數是最佳化 Web 互動的救星。
非同步錯誤:使用正確的錯誤處理來包裝非同步函數。
在物件上使用映射:對於鍵值對,Map 更快且具有更清晰的方法。
Solidity:更聰明地建構智能合約
當您處理區塊鏈和智慧合約時,每個位元組和gas單位都很重要。 Solidity 技巧在這裡是黃金:
避免 Solidity 中的重入攻擊:安全智能合約開發綜合指南
優化 Solidity 中的 Gas 使用:高效智能合約執行的技巧
管理 Solidity 智能合約中不可變變數的最佳實踐
掌握 Solidity 繼承:模組化智慧合約的高階技術
使用較小的函數讓 Gas 最佳化更容易。
在測試網上測試所有內容。生產中的錯誤花費了真金白銀——而且速度很快。
對於不會改變的值,優先選擇不可變變數。
想要更多嗎?看看所有這些Solidity gems:
理解 Solidity 組裝
實作代理合約
建構安全隨機性
最佳化 Solidity 事件
Groovy:Java 最好的朋友
Groovy 非常適合編寫腳本,特別是當您使用 Java 程式庫時。這裡有一些技巧:
掌握 Groovy 的動態型別以達到彈性。
使用 Groovy 的閉包進行函數式程式設計。
利用 Groovy 的 SQL 支援。
不要忘記 Groovy 的正規表示式,它可以像專業人士一樣解析文字。
Haskell:純粹而強大
函數式程式設計可能會感覺很棘手,但 Haskell 讓它變得有價值:
掌握惰性求值以避免不必要的計算。
使用 Haskell 的型別系統在 bug 存在之前就將其消除。
探索高階函數。
建構高效的無限資料結構。
Haskell 用乾淨的程式碼獎勵乾淨的思維。另外,請查看 Template Haskell 如何自動執行重複任務。
Rust:安全、快速、有趣
Rust 的主要目的是安全且不損失效能。以下是如何保持勝利:
借用並檢查生命週期以避免記憶體問題。
像精靈一樣使用 Cargo 指令-測試、基準測試和建置變得簡單。
使用特徵和泛型來寫可重複使用的程式碼。
所有其他寶石
從 Kotlin 到 Zig,每種語言都有其怪癖和優點。 您探索得越多,您就會成為越好的程式設計師。當您需要詳細資訊時,請隨時跳到上面的連結或在此處重新訪問您最喜歡的語言。
探索、實驗,不要停止學習-因為這是掌握程式設計的真正秘訣。
以上是更好的程式碼,更聰明的調試:每個開發人員都需要的提示的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
