15 个高级 Python 快捷方式，加快编码速度

编码就像讲故事：每行都很重要，每个细节都有助于整体的发展。然而，当 Python 为我们提供了优雅的快捷方式时，我们是否经常发现自己陷入重复的任务或笨拙的语法中？

在这里，我将分享 15 个 Python 快捷方式，它们将在不牺牲清晰度或准确性的情况下提高的编码速度。

无论是仍在掌握列表推导的初学者，还是拥有多年经验的经验丰富的 Pythonista（是的，我正在看着），这里都有一些内容可以帮助提高技能。

1. 无处不在的上下文管理器

快捷方式：用于contextlib.contextmanager在单个函数中编写自定义上下文管理器。

无需编写笨重__enter__的__exit__方法，使用contextlib.contextmanager轻量级的资源管理。

Without it:

class FileManager:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'w')
        return self.file
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        self.file.close()
with FileManager('example.txt') as f:
    f.write('Hello, World!')

With it:

from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def file_manager(filename):
    file = open(filename, 'w')
    try:
        yield file
    finally:
        file.close()
with file_manager('example.txt') as f:
    f.write('Hello, World!')

2. 内联字典合并（Python 3.9+）

使用|运算符来合并两个字典，而不是使用详细.update()方法或解包。

Without it:

dict1 = { 'a' : 1 , 'b' : 2 } 
dict2 = { 'c' : 3 }
merged = {**dict1, **dict2}

With it:

dict1 = { 'a' : 1 , 'b' : 2 } 
dict2 = { 'c' : 3 }
merged = dict1 | dict2

3.用*函数参数解包

可能知道如何使用 来解包列表*args，但是是否知道可以将解包用于任意参数位置？

Without it:

def add(x, y, z):
    return x + y + z
values = [1, 2, 3]
result = add(values[0], values[1], values[2])

With it:

def add(x, y, z):
    return x + y + z
values = [1, 2, 3]
result = add(*values)

4. 链式比较

通过直接链接比较来跳过冗余的逻辑运算符。

Without it:

x = 5
if x > 3 and x < 10:
    print("x is between 3 and 10")

With it:

x = 5
if 3 < x < 10:
    print("x is between 3 and 10")

5.dataclasses用于轻量级类

跳过手动使用__init__、__repr__和等号方法定义@dataclass。

Without it:

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __repr__(self):
        return f"Point({self.x}, {self.y})"
p = Point(1, 2)

With it:

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int
p = Point(1, 2)

6. 海象运算符（:=）

在单个表达式中分配和评估变量。

Without it:

data = [1, 2, 3, 4]
n = len(data)
if n > 3:
    print(f"List has {n} elements")

With it:

data = [1, 2, 3, 4]
if (n := len(data)) > 3:
    print(f"List has {n} elements")

7. 轻松逆转reversed()

无需手动创建列表的反向副本。reversed()直接使用。

Without it:

data = [1, 2, 3]
reversed_data = data[::-1]
for item in reversed_data:
    print(item)

With it:

data = [1, 2, 3]
for item in reversed(data):
    print(item)

8.functools.cache用于记忆

通过自动缓存结果来加速递归函数。

Without it:

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

With it:

from functools import cache
@cache
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

9. splitlines()快速将字符串转换为列表

不要手动在换行符处拆分字符串，而是使用splitlines()。

Without it:

text = "Line1\nLine2\nLine3"
lines = text.split('\n')

With it:

text = "Line1\nLine2\nLine3"
lines = text.splitlines()

10.enumerate()用于清洁索引跟踪

抛弃循环中的手动计数器——使用enumerate()干净、可读的解决方案。

Without it:

items = ['a', 'b', 'c']
index = 0
for item in items:
    print(index, item)
    index += 1

With it:

items = ['a', 'b', 'c']
for index, item in enumerate(items):
    print(index, item)

11. 字典推导式

使用理解在一行中创建字典。

Without it:

data = [1, 2, 3]
squares = {}
for x in data:
    squares[x] = x ** 2

With it:

data = [1, 2, 3]
squares = {x: x ** 2 for x in data}

12.zip()并行迭代

并行迭代多个序列，无需手动索引。

Without it:

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

With it:

names = ['Alice', 'Bob']
ages = [25, 30]
for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name} is {age} years old")

13.itertools.chain扁平嵌套列表

轻松将嵌套列表简化为单个序列。

Without it:

nested = [[1, 2], [3, 4]]
flattened = []
for sublist in nested:
    for item in sublist:
        flattened.append(item)

With it:

from itertools import chain
nested = [[1, 2], [3, 4]]
flattened = list(chain.from_iterable(nested))

14.functools.partial部分函数

提前修复函数的某些参数以便更干净地重用。

Without it:

def power(base, exp):
    return base ** exp
def square(x):
    return power(x, 2)

With it:

from functools import partial
power = lambda base, exp: base ** exp
square = partial(power, exp=2)

15.os.path安全文件路径

用于os.path.join独立于平台的文件路径处理。

Without it:

path = "folder" + "/" + "file.txt"

With it:

import os
path = os.path.join("folder", "file.txt")