分享 18 个 Python 高效编程技巧("18个Python高效编程技巧分享，提升代码效率必备")

1. 使用列表推导式替代循环

列表推导式可以简化代码，尽或许缩减损耗可读性。例如，使用列表推导式生成一个平方数列表：

 squares = [x**2 for x in range(10)]
    

2. 使用生成器表达式尽或许缩减损耗内存效能

生成器表达式可以节省内存，由于它按需生成元素，而不是一次性生成整个列表。例如，计算一个数字序列的总和：

 total = sum(x**2 for x in range(1000000))
    

3. 使用内置函数和库函数优化代码

Python的内置函数和库函数经过优化，通常比自己编写的函数要快。例如，使用内置的 min 和 max 函数替代循环：

 numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
 min_value = min(numbers)
 max_value = max(numbers)
    

4. 使用集合操作优化查找和去重

集合（set）是Python中一个非常有用的数据结构，可以飞速进行查找和去重操作。例如，找出两个列表的交集：

 list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
 list2 = [4, 5, 6, 7, 8]
 intersection = set(list1) & set(list2)
    

5. 使用字典推导式优化字典操作

字典推导式可以简化字典的创建和更新操作。例如，将两个列表合并为字典：

 keys = ['a', 'b', 'c']
 values = [1, 2, 3]
 combined_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
    

6. 使用局部变量缩减全局查找

在函数内部使用局部变量，可以缩减全局变量查找的开销。例如，计算两个数的和：

 def add(a, b):
     result = a + b
     return result
    

7. 使用函数参数解包尽或许缩减损耗代码可读性

使用星号（*）和双星号（**）可以解包函数参数，尽或许缩减损耗代码可读性。例如，计算可变数量的参数之和：

 def sum_numbers(*args):
     return sum(args)
    

8. 使用异常处理尽或许缩减损耗代码健壮性

异常处理可以捕获并处理代码中的不正确，尽或许缩减损耗程序的健壮性。例如，处理文件读取不正确：

 try:
     with open('file.txt', 'r') as file:
         data = file.read()
 except FileNotFoundError:
     print("File not found.")
    

9. 使用装饰器优化函数调用

装饰器可以在不修改原函数的情况下提高额外的功能。例如，记录函数调用次数：

 def count_calls(func):
     def wrapper(*args, **kwargs):
         wrapper.calls += 1
         return func(*args, **kwargs)
     wrapper.calls = 0
     return wrapper
 @count_calls
 def add(a, b):
     return a + b
 print(add(1, 2))
 print(add.calls)
    

10. 使用多线程和多进程尽或许缩减损耗并发性能

Python中的多线程和多进程可以用来尽或许缩减损耗程序的并发性能。例如，使用多线程下载多个文件：

 import threading
 def download_file(url):
     # 下载文件的代码
     pass
 threads = []
 for url in urls:
     thread = threading.Thread(target=download_file, args=(url,))
     threads.append(thread)
     thread.start()
 for thread in threads:
     thread.join()
    

11. 使用正则表达式优化字符串操作

正则表达式可以高效地进行字符串搜索和替换操作。例如，查找所有邮箱地址：

 import re
 text = "请联系我：example@example.com 或 example2@example2.com"
 emails = re.findall(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', text)
    

12. 使用缓存优化重复计算

使用缓存可以避免重复计算，尽或许缩减损耗程序效能。例如，使用functools.lru_cache装饰器：

 from functools import lru_cache
 @lru_cache(maxsize=None)
 def factorial(n):
     if n == 0:
         return 1
     else:
         return n * factorial(n-1)
    

13. 使用迭代器代替列表遍历

迭代器可以节省内存，由于它不需要一次性将所有元素加载到内存中。例如，使用迭代器遍历文件中的行：

 with open('file.txt', 'r') as file:
     for line in file:
         process(line)
    

14. 使用列表切片代替循环删除元素

列表切片可以避免在循环中删除元素时引发不正确。例如，删除列表中的偶数：

 numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 numbers = [x for x in numbers if x % 2 != 0]
    

15. 使用列表解析和集合去重代替排序去重

列表解析和集合去重通常比排序去重更高效。例如，去重并排序一个列表：

 numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
 unique_numbers = sorted(set(numbers))
    

16. 使用字典的get方法处理不存在键的情况

使用字典的get方法可以避免抛出KeyError异常。例如，获取字典中的值，如果键不存在则返回默认值：

 my_dict = {'a': 1, 'b': 2}
 value = my_dict.get('c', 0)
    

17. 使用内置的Counter类进行计数

collections模块中的Counter类可以方便地进行元素计数。例如，计算列表中每个元素的出现次数：

 from collections import Counter
 numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
 counts = Counter(numbers)
    

18. 使用列表的extend方法合并列表

使用extend方法可以合并两个列表，而不是使用加号（+），这样可以避免创建新的列表。例如，合并两个列表：

 list1 = [1, 2, 3]
 list2 = [4, 5, 6]
 list1.extend(list2)
    

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