Python是最受欢迎的编程语言之一，以其简单性、多功能性和可读性而闻名。

然而，在其广为人知的路径之外，隐藏着一些鲜为人知的技巧和技术，它们可以将你的Python编码技能提升到新的高度。

在本文中，我们将深入探讨十个这样的技巧，这些技巧可能不在你的日常工具包中，但可以对你的编码工作产生重大影响。

从简化字典操作到掌握路径操作，从高级迭代模式到轻量级数据结构，这些技巧中的每一个都可以让你一窥Python功能的丰富性和深度。

无论你是想要扩展知识库的经验丰富的Pythonista，还是渴望充分发挥该语言潜力的新手，这些技巧都一定会在你的Python之旅中为你提供启发和助力。

▍1、使用collections.defaultdict简化字典操作

collections.defaultdict模块允许你创建具有默认值的字典，避免关键错误并使你的代码更简洁。

from collections import defaultdict# 没有使用defaultdictword_count = {}for word in words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1# 使用defaultdictword_count = defaultdict(int)for word in words: word_count[word] += 1print(word_count)

示例输出如下。

{'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

▍2、使用pathlib路径操作

pathlib模块提供了一种面向对象的方法来处理文件系统路径，使你的代码更直观、更易于阅读。

from pathlib import Path# 创建Path对象p = Path('/usr/bin')# 检查路径是否存在print(p.exists())# 遍历目录for child in p.iterdir(): print(child)# 组合路径q = p / 'local' / 'bin'print(q)

如果你在基于Unix的系统上运行此脚本，你可能会看到以下输出。

True/usr/bin/zip/usr/bin/python3/usr/bin/grep/usr/bin/tar.../usr/bin/zcat/usr/bin/unzip.../usr/bin/curl/usr/bin/wget.../usr/bin/local/bin

p.exists()，True如果存在则打印/usr/bin。

for child in p.iterdir():，打印其中的每个文件和目录/usr/bin。

print(q)，输出连接路径/usr/bin/local/bin。

▍3、使用enumerate枚举

enumerate是一个内置函数，允许你循环可迭代对象并具有自动计数器，从而简化循环。

# 不使用enumeratei = 0for element in iterable: print(i, element) i += 1# 使用enumeratefor i, element in enumerate(iterable): print(i, element)

示例输出如下。

0 apple1 banana2 orange0 apple1 banana2 orange

▍4、使用zip并行迭代

zip允许你并行迭代多个可迭代对象，创建相应元素的元组，既高效又易读。

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']scores = [85, 90, 95]# 不使用zipfor i in range(len(names)): print(names[i], scores[i])# 使用zipfor name, score in zip(names, scores): print(name, score)

示例输出如下。

Alice 85Bob 90Charlie 95Alice 85Bob 90Charlie 95

▍5、使用itertools高级迭代

itertools模块包含各种可用于创建复杂迭代模式的函数，使你的代码更加强大和灵活。

import itertools# 无限计数for i in itertools.count(10, 2): if i > 20: break print(i)# 笛卡尔乘积for item in itertools.product([1, 2], ['a', 'b']): print(item)

示例输出如下。

101214161820(1, 'a')(1, 'b')(2, 'a')(2, 'b')

▍6、使用with语句进行资源管理

with语句简化了异常处理并确保资源得到正确管理，这对于编写健壮的代码至关重要。

# 不使用withfile = open('example.txt', 'r')try: data = file.read()finally: file.close()# 使用withwith open('example.txt', 'r') as file: data = file.read()

▍7、namedtuple轻量级数据结构

collections.namedtuple模块提供了一种简单的方法来创建轻量级、不可变的数据结构，可以使你的代码更清洁、更具自文档性。

from collections import namedtuple# 定义一个namedtuplePoint = namedtuple('Point', ['x', 'y'])# 创建一个实例p = Point(10, 20)print(p.x, p.y)

示例输出如下。

10 20

▍8、使用列表推导实现简洁的代码

列表推导提供了一种创建列表的简洁方法，使你的代码更具可读性，而且通常运行速度更快。

# 不使用列表表达式squares = []for x in range(10): squares.append(x**2)# 使用列表表达式squares = [x**2 for x in range(10)]

示例输出如下。

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

▍9、使用functools.lru_cache记忆法

functools.lru_cache可用于缓存昂贵的函数调用的结果，显著提高具有重复、计算密集型操作的函数的性能。

import functools# 定义一个函数来使用递归计算斐波那契数列@functools.lru_cache(maxsize=None) # 无限制地缓存所有结果def fibonacci(n): # 基本情况：斐波那契(0)为0，斐波那契(1)为1 if n < 2: return n # 递归情况：斐波那契(n)是斐波那契(n-1)和斐波那契(n-2)的总和 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)# 使用大量输入测试该函数，以查看性能优势if __name__ == "__main__": import time # 计算不使用记忆的斐波那契数35 start_time = time.time() print(f"Fibonacci(35) without memoization: {fibonacci(35)}") print(f"Time taken without memoization: {time.time() - start_time} seconds") # 重置缓存以进行比较 fibonacci.cache_clear() # 使用记忆法计算35的斐波那契 start_time = time.time() print(f"Fibonacci(35) with memoization: {fibonacci(35)}") print(f"Time taken with memoization: {time.time() - start_time} seconds") # 显示缓存信息 print(f"Cache info: {fibonacci.cache_info()}")

示例输出如下。

Fibonacci(35) without memoization: 9227465Time taken without memoization: 0.00012087821960449219 secondsFibonacci(35) with memoization: 9227465Time taken with memoization: 0.000007867813110351562 secondsCache info: CacheInfo(hits=68, misses=36, maxsize=None, currsize=36)

▍10、使用“_”作为一次性变量

在循环或解包时，当不需要该值时，通常将“_”用作一次性变量，从而使你的代码更清晰，并表明该变量被故意忽略。

# 带有一次性变量的循环for _ in range(5): print("Hello, World!")# 用一次性变量拆包a, _, b = (1, 2, 3)print(a, b)

示例输出如下。

Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!1 3

这些鲜为人知的Python技巧可以帮助你编写更高效、更易读、更Pythonic的代码。

无论你是简化字典操作、更直观地管理文件路径，还是利用高级迭代技术，这些技巧都可以增强你的开发过程。

尝试这些技巧并将它们融入你的编码实践中，以成为更熟练的Python开发人员。