面试题：Python数值字面量可读性测试：性能与可读性平衡

数值字面量表示技巧

使用科学计数法：对于非常大或非常小的数值，使用科学计数法能提高可读性，同时不会影响性能。例如，1e-6 表示 0.000001，1e6 表示 1000000。这比写一长串数字更清晰，并且Python在处理科学计数法表示的数值时，性能上与普通数值表示无异。
使用下划线分隔数字：Python 3.6 及以上版本允许使用下划线分隔数字，增强可读性。如 1_000_000 表示一百万，这在视觉上更易理解，同样不影响性能。

性能优化手段

使用NumPy库：在涉及矩阵运算等数值计算时，NumPy提供了高效的数组操作。相比原生Python列表，NumPy数组在底层使用C语言实现，运算速度更快。例如，对于矩阵乘法，使用 numpy.dot 函数：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(a, b)

避免不必要的循环：在Python中，循环操作通常较慢。尽量使用NumPy的向量化操作替代循环。例如，要对数组中的每个元素乘以2，如果使用原生Python列表循环：

my_list = [1, 2, 3, 4]
new_list = []
for num in my_list:
    new_list.append(num * 2)

使用NumPy则可以这样：

import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4])
new_array = my_array * 2

使用JIT编译：可以使用 numba 库进行即时（JIT）编译，将Python函数编译为机器码，提高性能。例如：

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def add_arrays(a, b):
    result = np.zeros_like(a)
    for i in range(len(a)):
        result[i] = a[i] + b[i]
    return result

验证平衡有效性的代码实践

可读性验证：让团队其他成员阅读代码，尤其是对项目不熟悉的成员，询问他们对代码逻辑的理解程度。如果他们能快速理解数值的含义以及代码的计算逻辑，说明可读性设计有效。
性能验证：使用 timeit 模块来测量代码执行时间。例如，对比原生Python列表循环和NumPy向量化操作的性能：

import timeit
import numpy as np

# 原生Python列表循环
def list_loop():
    my_list = [1, 2, 3, 4]
    new_list = []
    for num in my_list:
        new_list.append(num * 2)
    return new_list

# NumPy向量化操作
def numpy_vectorize():
    my_array = np.array([1, 2, 3, 4])
    new_array = my_array * 2
    return new_array

list_time = timeit.timeit(list_loop, number = 10000)
numpy_time = timeit.timeit(numpy_vectorize, number = 10000)

print(f"原生Python列表循环时间: {list_time}")
print(f"NumPy向量化操作时间: {numpy_time}")

如果NumPy向量化操作的时间明显短于原生Python列表循环，说明性能优化有效。同时，结合代码可读性，就可以验证在可读性和性能之间达到了较好的平衡。

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