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五个Python编程Tips，帮你提高编码效率
【导语】无论你是一位高级的AI工程师还是学生，你都会在工作或学习过程中需要用到 Python。自 1991 年首次发布后，Python 很快就成为了程序员和技术人员最喜欢的语言。作为一种拥有相对简单语法的高级解释语言，Python 成为了大家的不二之选。 一些集成的 Python 库也被应用在各个领域，如生物信息学（biopython），数据科学（pandas），机器学习（keras / tensorflow）甚至天文学（astropy）。尽管 Python 的执行速度比Java或其他语言慢得多，但无可否认它提高了工作效率。
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在这篇文章中，作者总结了在 Python 编程过程 5 个有助于提高编码效率的编程技巧。希望大家在改进代码时，这篇文章能提供一丝灵感。
技巧一：使用单行(one-liners)简化语句
每次看到那么多行的条件语句的时候，是不是都觉得头好痛？ 如果简单一些的还好说，能找出不同条件下的关系，但是复杂的简直就是要迷失自我了。今天给大家介绍的 Python 单行功能也许能帮你解决这个困扰。例如，条件语句
1>>> if alpha > 7:2>>> beta = 9993>>> elif alpha == 7:4>>> beta = 995>>> else:6>>> beta = 0
可以简化为
1>>> beta = 999 if alpha > 7 else (beta == 99 if alpha == 7 else 0)
是不是很神奇！ 如果仔细检查我们写的代码，一定可以找到能简化的代码。除了条件语句之外，for 循环也可以简化。 例如，将整数列表加倍
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1>>> lst = [1, 3, 5]2>>> doubled = [] 3>>> for num in lst:4>>> doubled.append(num*2)
可以简化为一行
1>>> doubled = [num * 2 for num in lst]
当然，如果将所有内容都成一行，可能会有点麻烦。同时，还要确保你的代码中没有过度使用单行代码。
技巧二：字符串快速操作
要反转字符串，我们只需添加 ：：-1 作为列表索引，就可以让你的工作非常轻松。
1>>> a = \ 2>>> print a[::-1] 3nohtypevoli
同样的技巧也可以应用于整数列表。在 Python 中，字符串操作非常简单。 例如，如果要使用以下的预定义变量 str1、str2 和 lst3 来输出一个句子。
1>>> str1 = \2>>> str2 = \3>>> lst3 = [\, \, \]
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只需使用.join（）方法和算术运算符即可创建所需的句子。
1>>> print ' '.join(lst3)2Omg You Are3>>> print ' '.join(lst3)+' '+str1+' '+str24Omg You Are Totally Awesome
除了字符串操作，还建议大家了解更多有关正则表达式的方法，以便更有效地搜索字符串和过滤模式。
技巧三：嵌套的列表组合
itertools 是我最喜欢的 Python 库之一。试想一下，你的代码中有十几个列表，经过一些操作后，会得到一个深度嵌套的列表。 itertools 正是用来解决语法混乱的工具。
1>>> import itertools2>>> flatten = lambda x: list(itertools.chain.from_iterable(x))3>>> s = [['\, 'An', 'investment'], ['in'], ['knowledge'], ['pays'], ['the', 'best'], ['interest.\, '--'], ['Benjamin'], ['Franklin']]4>>> print(' '.join(flatten(s)))5\ge pays the best interest.\ -- Benjamin Franklin
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从上面的例子中可以看出，我们可以使用 .join（）和 itertools 方法来组合嵌套的列表和字符串。itertools 中的 .binations（）方法可以用于从输入迭代中返回元素的长度子序列。
技巧四：简单的数据结构
回到技巧一，可以非常容易的使用单行程序来初始化Python中的数据结构。 Harold Cooper 使用以下代码实现了单行树结构：
1>>> def tree(): return defaultdict(tree)
上面显示的代码只是定义了一个默认值为树的字典。
1>>> reduce( (lambda r,x: r-set(range(x**2,N,x)) if (x in r) else r), range(2,N), set(range(2,N)))
Python 还拥有一个强大的库，如 Collections，它可以帮助您解决各种现实问题，不用编写冗长的代码。
1>>> from collections import Counter2>>> myList = [1,1,2,3,4,5,3,2,3,4,2,1,2,3]3>>> print(Counter(myList))4Counter({2: 4, 3: 4, 1: 3, 4: 2, 5: 1})
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五个Python编程Tips,帮你提高编码效率
