昨天同事在review代码的时候,给我show了另外一个同事写的神同样的python代码,基本上是list comprehension加巨复杂的filter,外加正则表达式,以及一个generator函数,而且在那个generator函数上还加了一个decorator,同事其实也写了几年python了,在review的时候仍是只能一边读代码,一边查语法手册。我大概看了下,貌似是为了实现一个读文件并解析的功能。python
我并不太清楚里面太多的细节,只是以为若是一件事情能够用简单的,顺序的代码完成的,那就别用一些太炫的技巧,什么回调、对象、模式都会带来必定的复杂性,提升编写、阅读和维护的成本,因此在你用牛刀的时候,保证躺在你刀下的是一头牛,而不是一只鸡,否则,成本过高。正则表达式
而后,又发现其在搜索一个字符串的时候,直接用了re.search,而不是简单直观的string.find,明显反直观,和同事说了下,他说不必定,谁知道re.search作了什么优化,致使他比string.search快,问题是一个复杂的算法,再优化也很难战胜一个简单的算法,string.find是一个极其简单的线性算法,何况,你re.search能够优化,string.find也能够啊,测一下就知道了:算法
In [16]: str = 'use time.time to measure the time, which is the default on Unix : use time.time to measure the time, which is the default on Unix' In [17]: timeit str.find(':') 1000000 loops, best of 3: 388 ns per loop In [18]: timeit re.search(':', str) 100000 loops, best of 3: 2.06 us per loop
明显str.find要快将近5倍。函数
因此很赞同一句话,学从难处学,用从易处用oop