Python中十个节省时间的代码片段-51CTO.COM

大家好啊！在Python的世界里，高效编码就像魔法一样，轻轻松松几行代码就能让我们的工作效率翻倍。今天，就让我来给大家揭秘10个简单却强大的Python代码片段，保证让你在编程时事半功倍！

1. 快速统计列表元素出现次数

你知道吗？不用循环，一行代码就能搞定元素计数！

numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
counts = {num: numbers.count(num) for num in set(numbers)}
print(counts)1.
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这段代码首先用set(numbers)去除重复元素，然后通过字典推导式快速统计每个元素出现的次数，超方便！

2. 列表一键去重

遇到重复的列表元素，别急着一个一个删除，看这：

unique_list = list(set(my_list))1.

简单粗暴，利用set的特性直接去重，再转回列表，一气呵成！

3. 并行处理文件

想要加速文件读取或处理？多线程来帮忙！🏃♂️🏃♀️

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_file(file):
    # 假设这是处理文件的函数
    pass

files = ['file1.txt', 'file2.txt', ...]
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(process_file, files)1.
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这样，文件处理就并行起来了，大大提升了效率。

4. 简洁的日期时间格式化

日期时间处理经常让人头大，但Python有妙招：

from datetime import datetime

now = datetime.now()
formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted)1.
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strftime函数让你轻松定制日期时间的显示格式，是不是很贴心？

5. 优雅的列表拼接

别再用+或extend()了，试试这个集合操作：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
combined = [*list1, *list2]
print(combined)1.
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星号操作符(*)可以展开列表，直接合并，简洁又高效！

6. 一键字典排序

想要按字典的值排序？这招超实用！

my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'cherry': 2}
sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1]))
print(sorted_dict)1.
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这里用了sorted()函数加上一个lambda表达式作为排序依据，轻松实现！

7. 高级迭代：同时遍历两个列表

有时候我们需要对齐两个列表的数据，这样做：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
for a, b in zip(list1, list2):
    print(f"{a} -> {b}")1.
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zip函数像魔术师一样把列表配对，一起遍历，省心又省力！

8. 简易错误处理

写代码难免会出错，优雅地捕获异常是关键：

try:
    # 尝试执行的代码
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("不能除以零哦！")1.
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使用try...except，错误不再令人头疼，而是成为你控制流程的好帮手。

9. 列表推导式的力量

想要快速生成新列表？列表推导式是不二之选：

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)1.
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一行代码，将1到5的平方数尽收眼底，简洁高效！

10. 轻松读写CSV文件

处理数据时，CSV文件很常见，Python内置模块来帮忙：

import csv

# 写入CSV
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age'])
    writer.writerow(['Alice', 24])
    
# 读取CSV
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)1.
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无需安装额外库，csv模块轻松读写，数据处理就是这么简单！

好了，以上就是今天的10个小妙招，希望它们能成为你Python旅程中的得力助手。记住，代码不在于长，而在于精，让我们一起写出更优雅、高效的Python代码吧