python代码优化学习

代码优化对比：

优化前：

# 登录系统
xxljob_login()

start_time = time.time()

# 循环处理需要补数的数据
for item in authId_lists:
    preSettleInfoHandler(item)
    count += 1
    print("运行了第" + str(count) + "个")
    print("Start sleeping...")
    if count < len(authId_lists):
        time.sleep(180)  # 使程序休息3分钟
        print("Wake up after 3 minutes!")

print("End...")
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Total execution time: {execution_time} seconds")代码优化

优化后：

在你提供的代码片段中，有几个地方可以进行优化以提高效率和可读性。以下是一些建议：

1. 使用 `time.perf_counter()` 替代 `time.time()` 以获得更精确的时间测量。
2. 如果 `preSettleInfoHandler` 函数是耗时的操作，考虑使用多线程或异步IO来并行处理任务，以减少总体执行时间。
3. 使用 `try-except` 结构来捕获和处理可能的异常，而不是简单地在循环中打印。
4. 如果 `authId_lists` 是一个很长的列表，考虑使用 `enumerate()` 来获取迭代的索引和元素，这样可以避免使用 `count` 变量。
5. 如果 `time.sleep(180)` 是为了避免过快地向服务器发送请求，确保这是必要的，并且服务器不会因为这种延迟而出现问题。

下面是根据这些建议优化后的代码示例：

```python
import time

# 假设 xxljob_login 和 preSettleInfoHandler 是已经定义好的函数

# 登录系统
xxljob_login()

start_time = time.perf_counter()

# 使用 enumerate 获取索引和元素
for idx, item in enumerate(authId_lists):
    try:
        preSettleInfoHandler(item)
        print(f"运行了第 {idx + 1} 个")
    except Exception as e:
        print(f"处理 {item} 时发生错误: {e}")

    # 如果需要在处理间隔中休息
    if idx < len(authId_lists) - 1:
        print("Start sleeping...")
        time.sleep(180)  # 使程序休息3分钟
        print("Wake up after 3 minutes!")

print("End...")

end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Total execution time: {execution_time} seconds")
```

请注意，如果你的应用程序需要并行处理，你可能需要使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 或者 `asyncio` 库来实现。这取决于你的具体需求和环境。同时，确保在并行处理时考虑到线程安全和资源竞争的问题。