1 多多应用列表生成式
替换上面代码：
cube_numbers = [] for n in range(0,10): if n % 2 == 1: cube_numbers.append(n**3)为列表生成式写法：
cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1]2 内置函数
尽可能多应用上面这些内置函数：
3 尽可能应用生成器
单机解决较大数据量时，生成器往往很有用，因为它是分小片逐次读取，最大水平节俭内存，如下网页爬取时应用yield
import requestsimport redef get_pages(link): pages_to_visit = [] pages_to_visit.append(link) pattern = re.compile('https?') while pages_to_visit: current_page = pages_to_visit.pop(0) page = requests.get(current_page) for url in re.findall('<a href="([^"]+)">', str(page.content)): if url[0] == '/': url = current_page + url[1:] if pattern.match(url): pages_to_visit.append(url) # yield yield current_pagewebpage = get_pages('http://www.example.com')for result in webpage: print(result)4 判断成员所属关系最快的办法应用 in
for name in member_list: print('{} is a member'.format(name))5 应用汇合求交加
替换上面代码：
a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = []for x in a: for y in b: if x==y: overlaps.append(x)print(overlaps)批改为set和求交加：
a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = set(a) & set(b)print(overlaps)6 多重赋值
Python反对多重赋值的格调，要多多应用
first_name, last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton"7 尽量少用全局变量
Python查找最快、效率最高的是局部变量，查找全局变量绝对变慢很多，因而多用局部变量，少用全局变量。
8 高效的itertools模块
itertools模块反对多个迭代器的操作，提供最节俭内存的写法，因而要多多应用，如下求三个元素的全排列：
import itertoolsiter = itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"])list(iter)9 lru_cache 缓存
位于functools模块的lru_cache装璜器提供了缓存性能，如下联合它和递归求解斐波那契数列第n：
import functools@functools.lru_cache(maxsize=128)def fibonacci(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)因而，上面的递归写法十分低效，存在反复求解多个子问题的状况：
def fibonacci(n): if n == 0: # There is no 0'th number return 0 elif n == 1: # We define the first number as 1 return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)10 内置函数、key和itemgetter
下面提到尽量多应用内置函数，如下对列表排序应用key，
import operatormy_list = [("Josh", "Grobin", "Singer"), ("Marco", "Polo", "General"), ("Ada", "Lovelace", "Scientist")]my_list.sort(key=operator.itemgetter(0))my_list最近整顿了几百 G 的 Python 学习材料，蕴含新手入门电子书、教程、源码等等，收费分享给大家！想要的返回 “Python 编程学习圈”，发送 “J” 即可收费取得