Python是一门多功能编程语言，因其简单易学而闻名。今天我将向大家分享10个热门的Python技巧，助力你编写出更加高效和Pythonic的代码。

1. 列表推导式（List Comprehensions）

列表推导式（List Comprehensions）是创建列表的一种简单、简洁且优雅的方法，只需要使用一行代码即可。一般的方法需要通过循环且多行代码才可完成。

# 传统方法

names: list[str] = ['Jack', 'John', 'Stefan', 'Bob', 'Elon Musk', 'Bill Gates']

long_names_ta: list[str] = list()

for name in names:

    if len(name) > 4:

        long_names_ta.append(name)

print(f'Long names for traditional approach: {long_names_ta}')

# Long names for traditional approach: ['Stefan', 'Elon Musk', 'Bill Gates']

# 列表推导式

long_names_lc: list[str] = [name for name in names if len(name) > 4]

print(f'Long names for list comprehension: {long_names_lc}')

# Long names for list comprehension: ['Stefan', 'Elon Musk', 'Bill Gates']

通过上面的示例可以看出，相较于使用循环方式（4行代码），列表推导式创建列表（1行代码）更简洁，且更加Pythonic。

在处理集合以及对数据执行转换、过滤或映射时，此技巧可以节省更多时间。因为Python中的内部优化，列表推导式不仅更简洁，而且通常更快。

2. 使用 zip() 并行迭代

zip() 函数可以允许你并行迭代多个列表，这可以显著简化代码。它将每个列表中的元素一一配对。

names: list[str] = ['Jack', 'Smith', 'John', 'William']

genders: list[str] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']

print(f"{'name'.ljust(7)}\t{'gender'.rjust(7)}")

print('-'*15)

for name, gender in zip(names, genders):

    print(f'{name.ljust(7)}\t{gender.rjust(7)}')

输出：

name     gender

---------------

Jack       Male

Smith    Female

John       Male

William  Female

注意，如果 zip() 函数中的列表长度如果不一致，则配对结果以最短列表为准。此外，zip() 函数可以接受2个以上列表参数。

# 长度不一致

names: list[str] = ['Jack', 'Smith', 'John', 'William']

genders: list[str] = ['Male', 'Female', 'Male']

print(f"{'name'.ljust(7)}\t{'gender'.rjust(7)}")

print('-'*15)

for name, gender in zip(names, genders):

    print(f'{name.ljust(7)}\t{gender.rjust(7)}')

    

# 接受2个以上的参数

names: list[str] = ['Jack', 'Smith', 'John', 'William']

genders: list[str] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']

ages: list[int] = [18, 19, 20, 21]

addresses: list[str] = ['London', 'Paris', 'Berlin', 'Los Angeles']

print(f"{'name'.center(7)}\t{'gender'.center(7)}\t"

      f"{'age'.center(3)}\t{'address'.center(11)}")

print('-'*30)

for name, gender, age, address in zip(names, genders, ages, addresses):

    print(f'{name.center(7)}\t{gender.center(7)}\t'

          f'{str(age).center(3)}\t{address.center(11)}')

输出：

  name   gender age   address  

------------------------------

  Jack    Male   18    London  

 Smith   Female  19    Paris   

  John    Male   20    Berlin  

William  Female  21 Los Angeles

3. 字典推导式（Dictionary Comprehensions）

Python除了支持列表推导式外，同样支持字典推导式，允许你以更简短和更具可读性的方式创建字典。

简单的字典推导式

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

square_dict = {num: num ** 2 for num in numbers}

print(square_dict)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

带条件的字典推导式

square_dict = {num: num ** 2 for num in numbers if num % 2 == 0}

print(square_dict)  # {2: 4, 4: 16}

通过其他字典创建字典

original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

inverted_dict = {value: key for key, value in original_dict.items()}

print(inverted_dict)    # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

4. enumerate() 迭代同时获取索引和值

对可迭代对象（列表或元组）进行迭代，除了值以外，有时候还需要其索引，这个目的可以通过 enumerate() 函数实现，该函数可以同时返回索引和值。

names: list[str] = ['John', 'Jack', 'William']

for index, name in enumerate(names):

    print(f'{index}: {name}')

输出：

0: John

1: Jack

2: William

这个技巧可以帮助你避免手动进行索引管理，并且让你的代码更高效且更具可读性。

5. collections.defaultdict 的强大

defaultdict 是Python内置字典的一个子类，用于简化处理字典中没有的键。当访问一个缺失的键时，defaultdict 将使用默认值自动创建该键。

from collections import defaultdict

# 值的默认类型为列表，意味着缺失键将会以一个空列表作为其默认值

default_dict: dict = defaultdict(list)

print(default_dict)

# 添加一个缺失键

default_dict['name'].append('Jack')

default_dict['name'].append('John')

print(default_dict)

print(default_dict['age'])

print(default_dict)

输出：

defaultdict(<class 'list'>, {})

defaultdict(<class 'list'>, {'name': ['Jack', 'John']})

[]

defaultdict(<class 'list'>, {'name': ['Jack', 'John'], 'age': []})

从上面的示例可以看出，当访问一个不存在的键时，默认返回一个空列表，且会将会以空列表为值将缺失键添加到原始字典中。当然，通过 setdefault() 方法也可以达到相似的目的，只不过该方法默认以 None 为值将缺失键添加到原字典中。