Python 開發必知的 7 個高效技巧，讓你的代碼量減少一半

引言

Python 以其簡潔、易讀的語法和強大的功能庫而聞名，但即使是經驗豐富的開發者也可能忽略了其許多高效特性。這些特性不僅能顯著減少代碼量，還能提高代碼的可讀性和性能。本文將介紹 7 個 Python 開發中必知的高效技巧，幫助你用更少的代碼完成更多的工作。

無論你是初學者還是資深開發者，掌握這些技巧都能讓你事半功倍。我們將從列表推導式、生成器表達式、上下文管理器等核心特性入手，逐步深入探討如何利用 Python 的高級功能優化你的代碼。

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主體

1. 列表推導式（List Comprehensions）

列表推導式是 Python 中最經典的高效編程技巧之一。它可以用一行代碼替代傳統的 for 循環來創建列表，不僅減少了代碼量，還提高了執行效率。

傳統方式：

squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x ** 2)

使用列表推導式：

squares = [x ** 2 for x in range(10)]

進階用法：

你還可以在列表推導式中添加條件判斷：

even_squares = [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]

這種方式比傳統的 for + if + append 組合更加直觀和高效。

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2. 生成器表達式（Generator Expressions）

如果你不需要一次性生成所有數據，而是希望按需生成（例如處理大數據集時），生成器表達式是更好的選擇。它與列表推導式類似，但使用圓括號而非方括號，並且返回的是一個生成器對象而非列表。

示例：

sum_of_squares = sum(x ** 2 for x in range(1000000))

這種方式避免了內存中存儲整個列表的開銷，特別適合處理大規模數據流。

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3. 上下文管理器（Context Managers）與 with 語句

手動管理資源（如文件、數據庫連接）容易出錯且冗長。Python 的上下文管理器通過 with 語句簡化了這一過程。

傳統方式：

file = open("data.txt", "r")
try:
    data = file.read()
finally:
    file.close()

使用 with：

with open("data.txt", "r") as file:
    data = file.read()

這不僅減少了代碼量，還確保了資源的正確釋放。

自定義上下文管理器：

你可以通過實現 __enter__ 和 __exit__ 方法創建自定義上下文管理器：

class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start_time = time.time()
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print(f"Elapsed time: {time.time() - self.start_time} seconds")

with Timer():
    # Your code here
    pass

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4. 利用解包（Unpacking）簡化變量賦值和數據操作

Python的解包功能可以讓你更優雅地處理多變量賦值和數據提取。

基本解包：

a, b, c = [1,