优化这段代码 def sms_list(self) -> list: sms_list = [] sms_list_title = ['taskName', 'projectName', 'smsSupplier', 'totalSend', 'totalSmsCount', 'sendTimeDay', 'sendTimeSecond', 'status'] for sms_meta in self.driver.find_elements(By.XPATH, '//tbody/tr'): if sms_meta.text != '发送详情': sms_list.append(dict(zip(sms_list_title, sms_meta.text.split(' ')))) print(sms_list) return sms_list
时间: 2023-04-06 20:01:40 浏览: 231
Neural_Topic_Models:基于神经网络方法的主题模型的实现
这段代码可以通过以下方式进行优化:
1. 使用列表推导式代替 for 循环,可以使代码更加简洁高效。
2. 使用 CSS 选择器代替 XPATH,可以提高代码的可读性和性能。
3. 使用元组代替列表,可以提高代码的安全性和性能。
优化后的代码如下所示:
def sms_list(self) -> list:
sms_list_title = ('taskName', 'projectName', 'smsSupplier', 'totalSend', 'totalSmsCount', 'sendTimeDay', 'sendTimeSecond', 'status')
sms_list = [dict(zip(sms_list_title, sms_meta.text.split(' '))) for sms_meta in self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'tbody tr') if sms_meta.text != '发送详情']
print(sms_list)
return sms_list
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