15个高级Python技巧提高代码效率更加Pythonic
作者：简讯Alfred
使用列表推导式简化代码
列表推导式提供了简洁而优雅的方法。它们通常可以取代传统的循环和条件语句，从而使代码更简洁、更易读。但是这里不建议把列表推导式写的过于复杂，毕竟代码是写给人看的，之后才是让机器阅读的。
# 普通的写法
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []
for num in numbers:
squared_numbers.append(num ** 2)
# 使用列表推导式
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]利用生成器表达式提高内存效率
与列表推导式类似，生成器表达式允许你以简洁的方式创建迭代器。主要区别在于，生成器表达式不会在内存中存储整个序列，因此更节省内存。
使用小括号代替方括号创建生成器表达式：
# 列表推导式 squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers] # 生成器表达式 squared_numbers = (num ** 2 for num in numbers)
学会使用 enumerate() 函数
当需要遍历一个可迭代元素并计划使用每个元素的索引时，enumerate() 函数就派上用场了。它返回一个包含索引和相应元素的元组迭代器。下面是一个例子：
# 列表推导式 squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers] # 生成器表达式 squared_numbers = (num ** 2 for num in numbers)
使用 join() 简化字符串连接
使用 + 运算符连接字符串的效率可能会很低，尤其是在处理大字符串或多个字符串连接时。相反，使用 join() 方法可以高效地连接多个字符串，这个方法我个人也经常在用，而且用列表拼接字符串时，编写会更加灵活：
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] combined_fruits = ', '.join(fruits) print(combined_fruits) # Output: apple, banana, cherry
利用 zip() 函数进行并行迭代
通过 zip() 函数，可以并行遍历多个可遍历数。它将多个迭代作为输入，并返回一个迭代器，该迭代器产生的元组包含来自每个迭代的元素。下面是一个示例：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 32, 40]
for name, age in zip(names, ages):
print(f"Name: {name}, Age: {age}")使用 collections.defaultdict 简化字典默认值
collections 模块提供了一个名为 defaultdict 的便捷类，它是内置 dict 类的子类。如果键值不存在，它会自动为其指定默认值，从而省去了显式检查。下面是一个例子：
from collections import defaultdict
fruit_counts = defaultdict(int)
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'banana']
for fruit in fruits:
fruit_counts[fruit] += 1
print(fruit_counts)
# Output: {'apple': 1, 'banana': 2, 'cherry': 1}巧用 any() 和 all() 函数
any() 和 all() 函数在处理可迭代数据结构时非常有用。如果可迭代数据结构中至少有一个元素为 True，则 any() 函数返回 True，而 all() 函数只有在所有元素都为 True 时才返回 True。下面是一个例子：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] print(any(num > 3 for num in numbers)) # Output: True print(all(num > 3 for num in numbers)) # Output: False
使用 collections.Counter 对元素进行计数
collections.Counter 类提供了一种方便的方法来对可迭代表中的元素进行计数。它返回一个类似字典的对象，其中元素是键，计数是值。下面是一个示例：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'banana']
fruit_counts = Counter(fruits)
print(fruit_counts)
# Output: Counter({'banana': 2, 'apple': 1, 'cherry': 1})用 @staticmethod 和 @classmethod 装饰函数
@staticmethod 装饰器允许你在类中定义静态方法。这些方法不能访问实例或类本身，但可以在不实例化对象的情况下调用。同样，@classmethod 装饰器定义的方法的第一个参数是类本身，而不是实例。下面是一个例子：
class MathUtils:
@staticmethod
def square(x):
return x ** 2
@classmethod
def cube(cls, x):
return x ** 3
print(MathUtils.square(3)) # Output: 9
print(MathUtils.cube(3)) # Output: 27利用 slots 减少内存使用量
Python 默认将实例属性存储在字典中，这会消耗大量内存，尤其是在创建许多实例时。然而，您可以使用 slots 属性来告诉 Python 为一组固定的实例变量分配内存，从而减少内存使用量。下面是一个例子：
class Point:
__slots__ = ['x', 'y']
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y这样就限定了属性只有 x 和 y，如果尝试绑定其他属性便会报 AttributeError 错误。
使用 contextlib.suppress 忽略异常
contextlib.suppress 上下文管理器可以方便地忽略代码块中出现的特定异常。它有助于避免不必要的 try-except 代码块，并保持代码的整洁。下面是一个示例：
from contextlib import suppress
with suppress(FileNotFoundError):
with open('file.txt', 'r') as file:
contents = file.read()以上就是15个高级Python技巧提高代码效率更加Pythonic。的详细内容，更多关于Python Pythonic高效代码的资料请关注脚本之家其它相关文章！