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一、为什么你的Python代码总是冗长？

许多开发者习惯用“直觉写法”实现功能，却忽略了Python内置语法糖和标准库的强大能力。本文将用对比案例展示如何用更少的代码实现相同功能，直接提升开发效率！

二、10个立竿见影的代码精简技巧

技巧1：列表推导式替代循环

传统写法：

numbers = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        numbers.append(i*2)

高效写法：

numbers = [i*2 for i in range(10) if i % 2 == 0]  # 代码量减少60%

技巧2：用zip并行迭代多个列表

传统写法：

names = ["Alice", "Bob"]
ages = [25, 30]
for i in range(len(names)):
    print(f"{names[i]} is {ages[i]} years old")

高效写法：

for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name} is {age} years old")  # 避免索引越界风险

技巧3：lambda函数简化单行逻辑

场景：快速排序二维数据

data = [(1, "B"), (3, "A"), (2, "C")]
data.sort(key=lambda x: x[1])  # 按第二个元素排序

技巧4：利用生成器节省内存

传统写法：

def read_large_file():
    result = []
    with open("data.txt") as f:
        for line in f:
            result.append(line.strip())
    return result  # 大文件导致内存爆炸！

高效写法：

def read_large_file():
    with open("data.txt") as f:
        yield from (line.strip() for line in f)  # 内存占用降低90%

技巧5：f-string格式化字符串

传统写法：

name = "John"
print("Hello, " + name + "! Your score is " + str(95))

高效写法：

print(f"Hello, {name}! Your score is {95}")  # 代码更易读

技巧6：用collections模块优化数据结构

案例：统计词频

from collections import defaultdict

word_counts = defaultdict(int)
for word in document:
    word_counts[word] += 1  # 避免手动初始化字典

技巧7：装饰器消除重复代码

场景：给多个函数添加执行时间统计

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__}耗时: {time.time()-start:.2f}s")
        return result
    return wrapper

@timer
def process_data():
    # 业务代码
    pass

技巧8：用enumerate替代range

传统写法：

for i in range(len(items)):
    print(i, items[i])

高效写法：

for idx, item in enumerate(items, start=1):
    print(idx, item)  # 直接获取索引和元素

技巧9：海象运算符（:=）简化表达式

Python 3.8+ 专属技巧：

# 传统写法
n = len(data)
if n > 10:
    print(f"数据量过大: {n}条")

# 高效写法
if (n := len(data)) > 10:
    print(f"数据量过大: {n}条")  # 减少重复计算

技巧10：利用itertools处理复杂迭代

案例：滑动窗口计算

from itertools import tee

def sliding_window(iterable, n=2):
    iterators = tee(iterable, n)
    for i, it in enumerate(iterators):
        [next(it) for _ in range(i)]  # 偏移迭代器
    return zip(*iterators)

# 使用示例
for window in sliding_window([1,2,3,4,5], 3):
    print(window)  # 输出：(1,2,3), (2,3,4), (3,4,5)

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头条号作者：ICodeWR

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