9 个python常见的基本编程技巧,快点珍藏

Python 是一门非常灵活的语言,提供了多种工具来编写更简洁、高效的代码.以下是 9 个高效的 Python 编程技巧,帮助你提升代码质量和性能.

1. 使用列表推导式（List Comprehension）

列表推导式是一种简洁高效的创建列表的方法.相比于传统的 for 循环,它不仅代码简洁,还通常具有更好的性能.


# 常规方法
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i ** 2)

# 列表推导式
squares = [i ** 2 for i in range(10)]

这种方法可以在一行中生成列表,提高了可读性.

2. 生成器表达式

生成器类似于列表推导式,但它是惰性求值的,即在需要时才生成元素,节省内存.对于处理大数据集非常有用.

python

# 列表推导式会立即创建整个列表
squares = [i ** 2 for i in range(1000000)]

# 生成器表达式按需生成元素
squares_gen = (i ** 2 for i in range(1000000))

# 使用生成器时,只有在需要时才会生成元素
for square in squares_gen:
    print(square)

生成器在需要处理大量数据时表现得更加高效.

3. 使用 enumerate() 获取索引和元素

在遍历列表时,通常我们需要获取元素的同时访问其索引,enumerate() 函数可以帮助你高效实现这一点.

python
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fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(index, fruit)

相比于手动维护计数器,enumerate() 更加简洁且避免出错.

4. 使用 zip() 同时遍历多个可迭代对象

zip() 函数允许你同时遍历多个列表或其他可迭代对象,非常适合处理成对的数据.

python
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names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]

for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name} is {age} years old")

zip() 提高了代码的可读性和效率.

5. 用 set 进行元素查找

当需要频繁进行元素查找时,set 数据结构比列表更高效.因为 set 使用哈希表来实现,查找时间复杂度为 O(1),而列表为 O(n).

python
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my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 在列表中查找
print(3 in my_list)  # O(n)

# 在集合中查找
print(3 in my_set)   # O(1)

使用 set 可以显著提高查找性能,尤其是数据量较大时.

6. 使用 collections.Counter 进行频率统计

collections.Counter 是一个非常方便的工具,用于计算元素出现的频率,而不必自己手动编写统计逻辑.

python

from collections import Counter

data = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana', 'banana']
counter = Counter(data)
print(counter)

Counter 提供了简单、高效的统计方法.

7. 使用 itertools 进行高效迭代

itertools 模块提供了多个高效的迭代工具,能让你更灵活地处理复杂的迭代逻辑.

python
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import itertools

# 无限循环计数器
for i in itertools.count(start=10, step=2):
    if i > 20:
        break
    print(i)  # 输出 10, 12, 14, 16, 18, 20

itertools 提供的工具如 count(), cycle(), combinations() 等,都可以帮助编写更高效的代码.

8. 使用 f-string 格式化字符串

f-string 是 Python 3.6+ 中引入的字符串格式化方法,既简洁又高效.

python
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name = "Alice"
age = 25
# 传统方法
print("My name is {} and I am {} years old".format(name, age))
# f-string 方法
print(f"My name is {name} and I am {age} years old")

f-string 提高了代码的可读性和执行效率.

9. 用上下文管理器管理资源

上下文管理器 (with 语句) 能自动管理资源,例如文件、数据库连接等,无需显式关闭,避免资源泄露.

python
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# 打开文件进行读取
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)
# 不需要手动关闭文件

使用上下文管理器不仅简化了代码,还避免了忘记关闭文件等资源的问题.

通过掌握这些高效的 Python 编程技巧,你将能够编写更简洁、可读性更强、性能更优的代码.每一个技巧都是日常开发中的宝贵工具,能够帮助你更好地应对复杂的编程挑战.

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原文始发于微信公众号（python小胡子）：9 个python常见的基本编程技巧,快点珍藏

文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/303285.html