在这里插入图片描述在使用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！！！！）
- 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)- 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]}- 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)- 使用reversed()反向遍历。不需要先reverse列表:
for i in reversed(range(1, 10)):
print(i) - 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))- 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。
- 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。
- 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]- 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}- 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"- 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- 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})- 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- 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')- 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:
代码语言：txt复制[None, None, None]- 对于数字，python3.9版本，可以用 3000表示为 3,000 格式更加规范
- 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()- 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)- 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}- 使用sys.setrecursionlimit()函数来增加递归限制。默认是1000:
import sys
sys.setrecursionlimit(2000)- 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)- 使用import('random').randint(1, 100)来生成1-100的随机整数。
- 使用import('time').sleep(1)来让程序暂停1秒。
- 使用import('json').dumps()和import('json').loads()来序列化和反序列化JSON。
- 使用import('pickle').dump()和import('pickle').load()来序列化和反序列化任意Python对象。
- 使用import('sys').exit()来立即退出程序。
- 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 - 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")- 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- 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")- 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):
...- 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):
...- 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):
...- 使用逗号来分隔print语句打印多条语句。
print(1,2,3)
# 1 2 3- 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"- 使用
.startswith()和.endswith()来检查字符串。
" Hello".startswith("H")
# True
"Hello".endswith("o")
# True- 使用
dict.get()来获取字典值,避免KeyError。
d = {"name": "John"}
d.get("name") # John
d.get("age") # None- 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!
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