【Python | 进阶】提高你的Python技能，99个让代码更简洁、更快的秘密技巧， 确定不来看看？

🤵‍♂️ 个人主页: @AI_magician
📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。
👨‍💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱‍🏍
🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）

在使用python，其实有着许许多多所不为人知的python技巧，这些小技巧可以让代码更简洁高效,应该多加利用! 这里就和分享99个Python的小技巧 （持续更新！！！！）

1. 使用enumerate()获取索引。在for循环中使用enumerate可以同时获取索引和值,非常方便:

for i, v in enumerate(list_name):
    print(i, v)

2. 使用collections模块的defaultdict创建字典。可以不用检查key是否存在,直接赋值:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list) # 默认值
d['a'].append(1) 
print(d) # {'a': [1]}

3. 使用zip()同时遍历两个列表。可以同时处理两个列表:

names = ['a', 'b']
ages = [20, 30]

for name, age in zip(names, ages): # 变成元组对
    print(name, age)

4. 使用reversed()反向遍历。不需要先reverse列表:

for i in reversed(range(1, 10)):
    print(i) 

5. 使用set去重。可以很方便的对列表去重:

list_with_duplicates = [1, 2, 1, 3]
list_without_duplicates = list(set(list_with_duplicates))

6. 使用any()和all()判断列表。any()只要有一个True就返回True,all()需要全部True才返回True。

7. 使用with语句自动关闭文件。不需要try-finally来关闭文件:

with open('file.txt') as f:
    data = f.read()

文件会在with代码块结束后自动关闭。

8. 使用列表推导式（List Comprehensions）来简化列表的创建。它可以在一行代码中创建一个新的列表，非常方便：

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)  # [1, 4, 9, 16, 25]

9. 使用字典推导式（Dictionary Comprehensions）来简化字典的创建。类似于列表推导式，可以在一行代码中创建一个新的字典：

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

10. 使用**装饰器（Decorators）**来修改函数的行为。装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能：

def uppercase_decorator(func):
    def wrapper():
        result = func()
        return result.upper()
    return wrapper

@uppercase_decorator # 实现一个大写装饰器，对所有返回为string的大写
def greet():
    return "hello"

print(greet())  # "HELLO"

11. 使用生成器（Generators）来按需生成数据。生成器可以节省内存，并且可以在需要时逐个生成值：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fibonacci()
print(next(fib))  # 0
print(next(fib))  # 1
print(next(fib))  # 1
print(next(fib))  # 2

15. 使用collections模块中的Counter类来统计元素出现的次数。它可以接受一个可迭代对象，并返回一个字典，其中键是元素，值是元素出现的次数：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple']
fruit_counts = Counter(fruits)
print(fruit_counts)

# 输出：
# Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

16. 使用itertools模块中的函数来进行迭代操作。它提供了一些有用的函数，如排列组合、无限迭代器等：

import itertools

# 排列组合
letters = ['a', 'b', 'c']
perms = itertools.permutations(letters, 2)
print(list(perms))  # [('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'a'), ('b', 'c'), ('c', 'a'), ('c', 'b')]

# 无限迭代器
count = itertools.count(start=1, step=2)
print(next(count))  # 1
print(next(count))  # 3
print(next(count))  # 5

17. 使用logging模块来进行日志记录。它可以帮助你在程序中添加日志信息，以便调试和错误追踪：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

18. 通过 * 创建列表

通过使用乘法运算符 * 来复制列表中的元素来实现的。下面是一个示例，展示了如何使用 [None] * 3 创建一个包含3个 None 元素的列表：

my_list = [None] * 3
print(my_list)

输出:

[None, None, None]

19. 对于数字，python3.9版本，可以用 3000表示为 3,000 格式更加规范

20. 使用__name__ == "main"检查是否在主程序中运行。这可以让你的代码既可以作为模块导入,也可以直接运行:

def main():
    print("Running as main program")

if __name__ == "__main__":
    main()

21. 使用__import__()函数来动态导入模块。这比使用import语句更灵活:

module_name = input("Enter module name: ")
module = __import__(module_name)

22. 使用locals()和globals()函数获取局部变量和全局变量。这对调试很有用:

x = 50  

print(locals()) 
# {'x': 50}

print(globals())
# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x7f9c4c4c4e80>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'x': 50}

23. 使用sys.setrecursionlimit()函数来增加递归限制。默认是1000:

import sys

sys.setrecursionlimit(2000)

24. 使用__import__(‘os’).name来获取操作系统名称。这比import os更简单:

import os
print(os.name)

# 等同于

print(__import__('os').name)

25. 使用__import__(‘random’).randint(1, 100)来生成1-100的随机整数。

26. 使用__import__(‘time’).sleep(1)来让程序暂停1秒。

27. 使用__import__(‘json’).dumps()和__import__(‘json’).loads()来序列化和反序列化JSON。

28. 使用__import__(‘pickle’).dump()和__import__(‘pickle’).load()来序列化和反序列化任意Python对象。

29. 使用__import__(‘sys’).exit()来立即退出程序。

30. 使用tracebackhide = True隐藏traceback。这对开发工具很有用:

def func():
    __tracebackhide__ = True 
    raise Exception("hidden")

func()  # No traceback 

32. 使用__debug__检查是否在调试模式下运行。这对条件编译很有用:

if __debug__:
    print("Running in debug mode")

33. 使用metaclass定义元类。这允许自定义类的创建:

class Meta(type):
    pass

class MyClass(object):
    __metaclass__ = Meta

35. 使用__del__定义析构函数。这在对象被垃圾回收时调用:

class Point:
    def __del__(self):
        print("Point destroyed")

36. 使用__getattr__和__setattr__自定义属性访问。这允许隐藏属性:

class Point:
    def __getattr__(self, attr):
        ...
    def __setattr__(self, attr, value): 
        ...

37. 使用__iter__和__next__定义可迭代对象。这让你的类可以使用for循环:

class Point:
    def __iter__(self):
        ... 
    def __next__(self):
        ...

38. 使用__enter__和__exit__定义上下文管理器。这让你的类可以使用with语句:

class Point:
    def __enter__(self):
        ...
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        ...

41. 使用逗号来分隔print语句打印多条语句。

print(1,2,3)
# 1 2 3

42. 通过设置宽度和填充字符格式化print输出。

print("{:10}".format(123)) 
# "       123"
print("{:^10}".format(123))  
# "   123    " 
print("{:*>10}".format(123))
# "*****123"

44. 使用.startswith() 和 .endswith() 来检查字符串。

" Hello".startswith("H") 
# True
"Hello".endswith("o")
# True

45. 使用dict.get() 来获取字典值,避免KeyError。

d = {"name": "John"}
d.get("name")    # John
d.get("age")     # None

47. 在循环中用else来代替flag变量。

for n in range(2, 10):
   for x in range(2, n):
      if n % x == 0:
         break
   else:
       print(n)

这些小技巧可以让代码更简洁高效,多加利用!

						  🤞到这里，如果还有什么疑问🤞
					🎩欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！🎩
					 	 🥳如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！🥳