1. 生成器：内存高效迭代

提示：利用生成器对大型数据集进行迭代，而无需将所有内容加载到内存中。

优点：

• 高效处理大型数据集。
• 即时生成项目，节省内存。

缺点：

• 生成器是一次性迭代器;一旦食用，它们就不能重复使用。

例：

# Fibonacci sequence generator
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

2. 断言：自信地调试

提示：在开发过程中使用断言来确认有关代码状态的假设。

优点：

• 通过及早发现潜在问题来增强代码可靠性。
• 提供一种确认有关代码的假设的方法。

缺点：

• 在生产代码中过度使用可能会影响性能。

例：

# Assertion for checking if a variable is positive
num = -5
assert num > 0, "Number must be positive"

3. 深拷贝与浅拷贝：明智地复制

提示：了解处理可变对象和 shallow copy 处理可变对象之间的区别 deepcopy 。

优点：

• Shallow copy ：创建具有对相同对象的引用的新集合。
• Deepcopy ：生成原始对象及其所有内容的独立克隆。

缺点：

• 在需要深拷贝时使用浅拷贝可能会导致对原始数据进行意外修改。

例：

# Duplicating a nested list with both shallow and deep copies
import copy
original = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
shallow = copy.copy(original)
deep = copy.deepcopy(original)

4. 随机模块：拥抱不可预测性

提示：采用该 random 模块，在代码中引入可变性或随机性。

优点：

• 适用于模拟、游戏或任何需要不可预测性的场景。
• 提供多种随机化函数。

缺点：

• 结果不是真正随机的;它们是伪随机的。

例：

import random
# Generating a random number between 1 and 10
random_number = random.randint(1, 10)

5. Defaultdict：简化字典操作

提示： defaultdict 从 collections 模块中用于简化字典操作。

优点：

• 通过为不存在的键提供默认值来简化代码。
• 消除显式密钥存在检查。

缺点：

• 需要导入 collections 模块。

例：

from collections import defaultdict
word = "pythonic"
letter_count = defaultdict(int)
for letter in word:
    letter_count[letter] += 1

6. 海象运算符 （:=）：效率的内联分配

提示：使用 walrus 运算符 （Python 3.8+） 进行表达式中的内联赋值。

优点：

• 有效地分配值并在同一表达式中使用它们。
• 在某些情况下减少冗余。

缺点：

• 过度使用它会使不熟悉运算符的人更难阅读代码。

例：

# Reading lines from a file until a blank line is found
with open('file.txt', 'r') as f:
    while (line := f.readline().strip()):
        print(line)

7. 类型提示：增强代码清晰度

提示：采用类型提示 （Python 3.5+） 以提高代码清晰度，尤其是在大型项目中。

优点：

• 提高了代码的可读性和可维护性。
• 实现更好的 IDE 支持和静态类型检查。

缺点：

• Python 仍然是一种动态类型的语言;类型提示是可选的，不是强制执行的 - 它是针对人眼;)。

例：

# Function with type hints
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

8. 命名元组：自记录数据结构

提示：使用 namedtuples 创建简单的、自记录的数据结构。

优点：

• 提供轻量级、不可变的数据结构。
• 通过为每个字段指定名称来增强代码可读性。

缺点：

• 变;创建后无法修改。
• 对于可变结构，请考虑使用数据类 （Python 3.7+）。

例：

# Creating a namedtuple for a person
from collections import namedtuple
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age'])
alice = Person(name="Alice", age=30)

9. 压缩和解压缩列表：合并和解压缩序列

提示：用于 zip() 组合多个可迭代对象，从而更轻松地并行循环访问多个列表。

优点：

• 简化同时迭代多个列表的过程。
• 对于需要一起处理不同列表中的项目的任务很方便。

缺点：

• zip() 停在最短的输入列表中;对于不同大小的可迭代对象，请考虑使用 itertools.zip_longest() 。

例：

# Matching user inputs with corresponding answers in a quiz
names = ["Alice", "Bob"]
scores = [85, 92]
for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name}: {score}")

10. 字典 —get()和setdefault()：优雅的按键处理

提示：使用 get() 和 setdefault() 方法增强字典操作。

优点：

• get() ：检索键的值，如果键不存在，则提供默认值。
• setdefault() ：如果密钥不存在，则设置默认值，防止重复密钥检查。

缺点：

• 忽略这些方法可能会导致检查密钥是否存在的冗余代码。

例：

data = {"name": "Alice"}
age = data.get("age", 30)
data.setdefault("country", "USA")

11. 守卫__main__：脚本执行控制

提示：直接运行脚本时， if __name__ == "__main__": 使用 guard 来控制代码执行。

优点：

• 确保某些代码仅在直接执行脚本时运行，而不是在导入脚本时运行。
• 对于既可以为函数导入，也可以直接为任务运行的实用程序脚本很有用。

缺点：

• 在导入模块时，忘记使用此防护可能会导致意外行为。

例：

if __name__ == "__main__":
    print("This script is being run directly!")

12. 虚拟环境：隔离项目特定开发的依赖关系

提示：利用虚拟环境来隔离特定于项目的依赖项，防止与系统范围的包发生冲突。

优点：

• 确保每个项目都有一个干净和隔离的环境。
• 促进依赖关系的管理并避免冲突。

缺点：

• 忘记激活虚拟环境可能会导致在全局 Python 环境中意外安装包。

例：

# Creating and activating a virtual environment
python -m venv my_project_env
source my_project_env/bin/activate

13. 星号 （*） 运算符：多才多艺且功能强大

提示：探索星号 （ * ） 运算符在打包和解包、关键字参数解包和重复方面的多功能性。

优点：

• 有效地将集合解压缩到单独的元素中。
• 促进函数中的动态参数处理。

缺点：

• 过度使用会降低代码的可读性，尤其是在连续多次解包时。

例：

# Passing a dynamic list of values to a function expecting separate arguments
def func(a, b, c):
    return a + b + c

values = [1, 2, 3]
print(func(*values))

14. Context Managers（with语句）：资源管理简单性

提示：将上下文管理器与 with 语句一起使用，以实现高效的资源管理。

优点：

• 确保资源的正确设置和拆卸。
• 提高代码可读性并降低资源泄漏的可能性。

缺点：

• 忘记在有益时使用该 with 语句可能会导致与资源相关的问题。

例：

# Opening and reading a file using a context manager
with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

15. Python 的下划线 （_） 用途：命名和循环的多功能性

提示：利用下划线 （ _ ） 作为循环中的一次性变量。

优点：

• 在命名约定中表示“受保护”的变量。
• 在 REPL 环境中重用上一个结果。
• 当不需要循环变量时，充当循环中的一次性变量。

缺点：

• 不同的用途可能会令人困惑，尤其是对于新编码人员而言。

例：

# Iterating a specific number of times without needing the loop counter
for _ in range(5):
    print("Hello, World!")

16. 映射、过滤和缩减：Python 中的函数式编程

提示： 合并 map() 、 filter() 和 reduce() 作为处理集合的函数式方法，从而减少对显式循环的需求。

优点：

• map() ：将函数应用于集合中的每个项。
• filter() ：根据谓词选择项目。
• reduce() ：累积应用函数，将序列减少为单个值。

缺点：

• 请注意，在 Python 3.x 中， map() 和 filter() 返回迭代器;如果需要，将它们转换为列表。

例：

# Using map() to convert strings to uppercase
names = ["alice", "bob", "charlie"]
upper_names = list(map(str.upper, names))

17. 合并词典：简化词典操作

提示：使用 update() 方法或 {**dict1, **dict2} 语法来合并词典。

优点：

• 简化了多个词典内容的组合。
• 在选择合并方法时提供灵活性。

缺点：

• 在处理嵌套字典时，过度使用此方法可能会导致意外结果。

例：

# Merging dictionaries using the update() method
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
dict1.update(dict2)