Python中十個節省時間的代碼片段
作者：手把手PythonAI
今天，就讓我來給大家揭秘十個簡單卻強大的Python代碼片段，保證讓你在編程時事半功倍！
大家好啊！在Python的世界里，高效編碼就像魔法一樣，輕輕松松幾行代碼就能讓我們的工作效率翻倍。今天，就讓我來給大家揭秘10個簡單卻強大的Python代碼片段，保證讓你在編程時事半功倍！
1. 快速統計列表元素出現次數
你知道嗎？不用循環，一行代碼就能搞定元素計數！
numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
counts = {num: numbers.count(num) for num in set(numbers)}
print(counts)這段代碼首先用set(numbers)去除重復元素，然后通過字典推導式快速統計每個元素出現的次數，超方便！
2. 列表一鍵去重
遇到重復的列表元素，別急著一個一個刪除，看這：
unique_list = list(set(my_list))簡單粗暴，利用set的特性直接去重，再轉回列表，一氣呵成！
3. 并行處理文件
想要加速文件讀取或處理？多線程來幫忙！??♂???♀?
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def process_file(file):
# 假設這是處理文件的函數
pass
files = ['file1.txt', 'file2.txt', ...]
with ThreadPoolExecutor() as executor:
executor.map(process_file, files)這樣，文件處理就并行起來了，大大提升了效率。
4. 簡潔的日期時間格式化
日期時間處理經常讓人頭大，但Python有妙招：
from datetime import datetime
now = datetime.now()
formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted)strftime函數讓你輕松定制日期時間的顯示格式，是不是很貼心？
5. 優雅的列表拼接
別再用+或extend()了，試試這個集合操作：
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
combined = [*list1, *list2]
print(combined)星號操作符(*)可以展開列表，直接合并，簡潔又高效！
6. 一鍵字典排序
想要按字典的值排序？這招超實用！
my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'cherry': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_dict)這里用了sorted()函數加上一個lambda表達式作為排序依據，輕松實現！
7. 高級迭代：同時遍歷兩個列表
有時候我們需要對齊兩個列表的數據，這樣做：
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
for a, b in zip(list1, list2):
print(f"{a} -> {b}")zip函數像魔術師一樣把列表配對，一起遍歷，省心又省力！
8. 簡易錯誤處理
寫代碼難免會出錯，優雅地捕獲異常是關鍵：
try:
# 嘗試執行的代碼
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("不能除以零哦！")使用try...except，錯誤不再令人頭疼，而是成為你控制流程的好幫手。
9. 列表推導式的力量
想要快速生成新列表？列表推導式是不二之選：
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)一行代碼，將1到5的平方數盡收眼底，簡潔高效！
10. 輕松讀寫CSV文件
處理數據時，CSV文件很常見，Python內置模塊來幫忙：
import csv
# 寫入CSV
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Name', 'Age'])
writer.writerow(['Alice', 24])
# 讀取CSV
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)無需安裝額外庫，csv模塊輕松讀寫，數據處理就是這么簡單！
好了，以上就是今天的10個小妙招，希望它們能成為你Python旅程中的得力助手。記住，代碼不在于長，而在于精，讓我們一起寫出更優雅、高效的Python代碼吧
責任編輯：趙寧寧
來源：
手把手PythonAI編程
