Python精妙小代码集锦：提升效率的实用技巧212

Python以其简洁易读的语法和丰富的库而闻名，许多看似复杂的任务，都可以通过巧妙的小代码片段高效完成。本文将分享一些实用且精妙的Python小代码，涵盖数据处理、文本操作、代码优化等多个方面，帮助你提升编程效率，并深入理解Python的强大功能。

一、高效的数据处理技巧

Python的列表推导式(List Comprehension)是处理数据的一大利器，可以简洁地创建新的列表。例如，将一个列表中的每个元素平方：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x2 for x in numbers]
print(squared_numbers) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

相比于传统的循环方式，列表推导式更加紧凑，可读性更高。类似地，字典推导式(Dictionary Comprehension)也可以用于高效创建字典：
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]
my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(my_dict) # Output: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

此外，`zip()`函数可以巧妙地将多个迭代器组合在一起，方便进行并行处理。

二、文本处理的实用小代码

Python的`re`模块提供了强大的正则表达式功能，可以方便地进行文本匹配和替换。例如，提取字符串中的所有数字：
import re
text = "我的电话号码是13812345678，我的邮编是100080。"
numbers = (r'\d+', text)
print(numbers) # Output: ['13812345678', '100080']

`()`函数可以找到所有匹配的子串。 `r'\d+'`表示匹配一个或多个数字字符。

对于简单的文本替换，可以使用字符串的`replace()`方法：
text = "hello world"
new_text = ("world", "python")
print(new_text) # Output: hello python

三、代码优化技巧

使用生成器(Generator)可以提高内存效率，尤其是在处理大型数据集时。生成器使用`yield`关键字，每次只产生一个值，避免一次性加载所有数据到内存。
def my_generator(n):
for i in range(n):
yield i*i
for i in my_generator(5):
print(i) # Output: 0 1 4 9 16

避免不必要的循环嵌套，可以提高代码运行速度。尽量使用Python内置函数和库函数，它们通常经过高度优化。

四、一些其他的实用小代码

1. 交换两个变量的值：
a = 10
b = 20
a, b = b, a
print(a, b) # Output: 20 10

2. 判断一个数是否为素数：
import math
def is_prime(n):
if n

2025-05-15

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