1 多多使用列表生成式

替换下面代码：

cube_numbers = []   for n in range(0,总结知道10):     if n % 2 == 1:       cube_numbers.append(n**3) 

为列表生成式写法： 

cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1] 

2 内置函数

尽可能多使用下面这些内置函数： 

 

3 尽可能使用生成器

单机处理较大数据量时，生成器往往很有用，技巧因为它是总结知道分小片逐次读取，最大程度节省内存，技巧如下网页爬取时使用yield。总结知道 

import requests import re def get_pages(link):   pages_to_visit = []   pages_to_visit.append(link)   pattern = re.compile(https?技巧)   while pages_to_visit:     current_page = pages_to_visit.pop(0)     page = requests.get(current_page)     for url in re.findall(<a href="([^"]+)">, str(page.content)):       if url[0] == /:         url = current_page + url[1:]       if pattern.match(url):         pages_to_visit.append(url)     # yield     yield current_page webpage = get_pages(http://www.example.com) for result in webpage:   print(result) 

4 判断成员所属关系最快的方法使用 in 

for name in member_list:   print({} is a member.format(name)) 

5 使用集合求交集

替换下面代码： 

a = [1,2,3,4,5] b = [2,3,4,5,6] overlaps = [] for x in a:   for y in b:     if x==y:       overlaps.append(x) print(overlaps) 

修改为set和求交集： 

a = [1,2,3,4,5] b = [2,3,4,5,6] overlaps = set(a) & set(b) print(overlaps) 

6 多重赋值

Python支持多重赋值的风格，要多多使用。总结知道 

first_name,技巧 last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton" 

7 尽量少用全局变量

Python查找最快、效率最高的高防服务器总结知道是局部变量，查找全局变量相对变慢很多，技巧因此多用局部变量，总结知道少用全局变量。技巧

8 高效的总结知道itertools模块

itertools模块支持多个迭代器的操作，提供最节省内存的技巧写法，因此要多多使用，服务器托管总结知道如下求三个元素的全排列： 

import itertools iter = itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"]) list(iter) 

9 lru_cache 缓存

位于functools模块的lru_cache装饰器提供了缓存功能，如下结合它和递归求解斐波那契数列第n： 

import functools @functools.lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n):   if n == 0:     return 0   elif n == 1:     return 1   return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2) 

因此，下面的递归写法非常低效，存在重复求解多个子问题的情况： 

def fibonacci(n):   if n == 0: # There is no 0th number     return 0   elif n == 1: # We define the first number as 1     return 1   return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2) 

10 内置函数、key和itemgetter

上面提到尽量多使用内置函数，如下对列表排序使用key，operator.itemgetter： 

import operator my_list = [("Josh", "Grobin", "Singer"), ("Marco", "Polo", "General"), ("Ada", "Lovelace", "Scientist")] my_list.sort(key=operator.itemgetter(0)) my_list 亿华云

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