今天我们要一起解锁Python编程的隐藏技能，让你的代码飞起来！下面的15个小技巧，不仅能让代码跑得快，还能让代码看起来赏心悦目，一起来看看吧！
列表推导式是Python的一大特色，简洁又强大。
# 普通方法squares = []for i in range(10): squares.append(i**2)# 列表推导式squares = [i**2 for i in range(10)]解释：看，一行代码就完成了循环任务，清晰明了，效率高！
当你处理大量数据时，生成器可以节省大量内存。
# 使用列表存储大数字numbers = list(range(1, 1000000))# 改用生成器numbers = (i for i in range(1, 1000000))生成器通过yield关键字创建，按需生成值，不占用全部内存。
Python内置了很多宝藏函数，比如map()和filter()。
# 双倍数字nums_doubled = [2*x for x in range(5)]# 同样效果，使用map()nums_doubled_map = list(map(lambda x: 2*x, range(5)))map()接受一个函数和一个可迭代对象，对每个元素应用该函数。
尽量减少全局变量的使用，利用函数参数和返回值。
# 不好的例子global_var = 10def add_to_global(x): global global_var global_var += x return global_var# 好的方式def add_to_local(prev_value, x): return prev_value + x局部变量更安全，避免了意外的全局状态改变。
with语句管理资源，如文件操作，确保资源正确关闭。
# 不用withfile = open("example.txt", "r")content = file.read()file.close()# 使用withwith open("example.txt", "r") as file: content = file.read()自动管理，代码更干净，不用担心忘记关闭文件。
学会优雅地处理异常，而不是忽略它们。
try: result = 10 / 0except ZeroDivisionError: print("不能除以零哦！")通过try-except捕获特定错误，程序更健壮。
使用collections.Counter或简单变量计数。
# 错误示例list_counter = [0] * 10list_counter[3] += 1# 正确示例from collections import Countercounter = Counter()counter['apple'] += 1Counter为每个元素维护计数，更直观。
装饰器让你的函数穿上魔法披风。
def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper@my_decoratordef say_hello(): print("Hello!")say_hello()装饰器增强了函数功能，而无需修改其源码。
直接使用+或join()，后者更高效。
parts = ["Hello", " ", "world!"]# 不推荐message = parts[0] + parts[1] + parts[2]# 推荐message = " ".join(parts)当连接多个字符串时，join()性能更优。
分片不只是获取子列表，还能快速复制或修改片段。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 复制列表copy_list = my_list[:]# 修改片段my_list[1:3] = [10, 11]print(my_list) # 输出: [1, 10, 11, 4, 5]分片操作灵活且高效，是列表操作的瑞士军刀。
当需要去除重复项时，集合(set)是不二之选。
numbers = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6]unique_numbers = set(numbers)瞬间去除重复，适用于快速查找唯一值的场景。
合理组织和导入模块，避免全局污染。
# 不好from math import *sin(1)# 推荐import mathmath.sin(1)明确导入需要的函数，保持命名空间的清晰。
编写可重用的函数和类，遵循DRY原则（Don't Repeat Yourself）。
def greet(name): return f"Hello, {name}!"print(greet("Alice"))print(greet("Bob"))通过封装逻辑，减少重复代码，提高代码质量。
使用cProfile等工具分析你的代码瓶颈。
import cProfiledef my_function(): pass # 假设这里是复杂计算cProfile.run('my_function()')了解哪些部分慢，针对性优化。
遵循PEP 8规范，让代码更加易读。
# 遵循PEP 8def my_function(): return "遵守规范的代码真好看！"风格统一，团队协作更愉快。
好啦，以上就是今天分享的15个Python高效编程的小技巧。
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