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说实话，Python很容易学但难精通。你可能已经写过几个脚本，完成了一两个项目，甚至可能还尝试过一些API。但是如果你想更进一步，你需要 那些隐藏的可以把初学者和高手区分开来的Python技巧。

那就是今天我们所要介绍的内容——实用又强大的Python小技巧，它们会让你的代码更整洁、更快、更Pythonic。

在我们深入之前，如果你对精选的Python工具、文章和热门讨论感兴趣，可以查看Python 开发者资源 - 由 0x3d.site 制作。这里汇集了你作为开发者所需的全部资源。

现在，让我们开始有趣的部分！🚀

此处省略了内容。

像高手一样使用列表推导式

列表推导式不仅可以极大地提升代码的可读性和执行效率，还能不仅仅局限于一行代码，而是成为提高代码质量和性能的游戏规则改变者。

示例：扁平化列表的列表

    # 将嵌套列表展平为一个列表
    nested_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    flat_list = [item for sublist in nested_list for item in sublist]
    print(flat_list)  # 输出结果为: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

切换到全屏 退出全屏

为什么它很酷呢：它去掉了for循环的必要性，让代码更易读。

（内容省略）

2. 不用临时变量交换两个变量

大多数语言需要一个临时变量来交换两个值。Python？也不需要。

例子：一行交换两个变量

    a, b = 10, 20
    a, b = b, a
    print(a, b)  # 输出: 20, 10

    # 本示例展示了如何在Python中交换两个变量的值。

进入全屏。退出全屏

这既简单又干净，比用第三个临时变量更优雅。

（此处省略）

3. 用zip()来像高手一样合并列表，技巧满满

要将两个列表配对？zip() 让这变得轻而易举。

例子：将名字和年龄对应起来

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

    # 定义名字和年龄列表
    for name, age in zip(names, ages):
        print(f"{name} 今年是 {age} 岁。")

点击这里进入或退出全屏

输出：暂无输出

    Alice 是 25岁。
    Bob 是 30岁。
    Charlie 是 35岁。

全屏模式 退出全屏

例如使用 zip() 函数，使你的代码更加简洁和易读。

4. enumerate()的厉害之处

别再用 range(len(some_list)) 了。用 enumerate() 更简洁。

带索引的循环例子

    languages = ["Python", "JavaScript", "Go"]

    for index, lang in enumerate(languages, start=1):
        print(f"{index}. {lang}")

    # 代码输出如下：
    # 1. Python
    # 2. JavaScript
    # 3. Go

进入全屏显示 退出全屏

输出：

以下是编程语言列表：
1. Python
2. JavaScript
3. Go

全屏模式 退出全屏

再也不用写那种别扭的 for i in range(len(...)) 了。

……此处省略……

5. 词典推导使代码更简洁

你见过列表生成式，你知道吗，字典也能这么用？

例子：把列表变成字典:

    # 定义一个水果列表
    fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
    # 创建一个字典，其中键为水果名称，值为水果名称的长度
    fruit_dict = {fruit: len(fruit) for fruit in fruits}
    # 打印字典
    print(fruit_dict)

全屏切换 恢复正常视图

结果显示是...

这是一个表示水果数量的字典：{'苹果': 5, '香蕉': 6, '樱桃': 6}。

点击此处全屏切换

这在你需要快速处理数据的时候特别有用。

此处省略内容

6. 使用collections.Counter快速计数

如果你需要统计某个东西出现的次数，不要浪费时间写循环，用Counter就行了。

字符频率计数示例

from collections 导入 Counter

word = "mississippi"
counter = Counter(word)  # 统计单词中每个字母的出现次数
print(counter)

点击全屏按钮进入全屏模式， 点击退出按钮退出全屏模式

结果为：

    {'i': 4, 's': 4, 'p': 2, 'm': 1}

进入全屏 / 退出全屏

非常适合用来进行频率分析和快速统计数据。

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7: 使用 * 和 ** 解包增强灵活性

拆包是一项特别强大的功能，使调用函数及处理数据变得轻松。

例子：词汇表合并

    dict1 = {"a": 1, "b": 2}
    dict2 = {"c": 3, "d": 4}
    merged_dict = {**dict1, **dict2}
    # 合并两个字典并打印结果
    print(merged_dict)

进入全屏 退出全屏

输出结果:

    {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

全屏 退出全屏

你也可以用 * 把列表拆成变量

    first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(first, middle, last)  # 输出结果：1 [2, 3, 4] 5

全屏模式，按一下退出。

这都是为了让代码更灵活。

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8. 像调试大师一样使用 breakpoint() 调试

厌倦了用打印变量调试了吗？试试看用 breakpoint() 调试吧，它会暂停程序让你查看当前状态。

轻松掌握调试技巧

    def 加(a, b):
        breakpoint()  # 进入交互式调试模式
        return a + b

    加(5, 10)

全屏模式的进入和退出。

现在，当你运行这个脚本时，Python 就会弹出一个交互式的调试器，这样你就可以实时查看变量了。

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9. 用functools.lru_cache加速代码

经常调用耗时函数时，使用缓存可以大幅提高性能。

示例：使用缓存实现快速递归：

    从functools模块导入lru_cache

    # 使用lru_cache装饰器缓存结果，maxsize设置为1000
    @lru_cache(maxsize=1000)

    # 定义一个计算斐波那契数列的函数
    def fib(n):
        # 如果 n 小于 2:
        if n < 2:
            # 返回n
            return n
        # 返回前两个斐波那契数的和
        return fib(n-1) + fib(n-2)

点击进入全屏，点击退出全屏

现在，重复的函数调用立即返回。

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