30 个极简 Python 代码片段与实用技巧

注意： getsizeof 仅返回对象本身的大小，不包含引用的其他对象大小。

4. 字节占用

计算字符串编码后的字节数，常用于网络传输或存储限制场景。

def byte_size(string):
    return len(string.encode('utf-8'))

print(byte_size(':grinning:'))  # 4
print(byte_size('Hello World'))  # 11

原理： 不同字符在 UTF-8 编码下占用字节数不同（如 Emoji 可能占多字节）。

5. 打印 N 次字符串

利用字符串乘法运算符，无需循环即可重复输出字符串。

n = 2
s = "Programming"
print(s * n)  # ProgrammingProgramming

优势： 比 for 循环更简洁，底层由 C 实现，效率较高。

6. 大写第一个字母

将字符串中每个单词的首字母大写。

s = "programming is awesome"
print(s.title())  # Programming Is Awesome

适用： 标题格式化。注意 capitalize() 仅大写首字母，其余小写。

7. 分块

将列表按指定大小切分为多个子列表。

from math import ceil

def chunk(lst, size):
    return list(
        map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
            list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))

print(chunk([1, 2, 3, 4, 5], 2))  # [[1, 2], [3, 4], [5]]

应用： 分页处理或批量任务分发。

8. 压缩

过滤掉列表中的假值（False, None, 0, "" 等）。

def compact(lst):
    return list(filter(bool, lst))

print(compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]))  # [1, 2, 3, 'a', 's', 34]

原理： bool() 函数将非零、非空对象转为 True。

9. 解包

将成对的列表转换为元组列表（类似矩阵转置）。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = zip(*array)
print(list(transposed))  # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

注意： zip 返回迭代器，需转换为 list 查看。

10. 链式对比

支持在一个表达式中比较多个值，增强可读性。

a = 3
print(2 < a < 8)  # True
print(1 == a < 2)  # False

等价于： (2 < a) and (a < 8)。

11. 逗号连接

将列表元素拼接为字符串，自定义分隔符。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming

技巧： join 方法通常比字符串累加更高效。

12. 元音统计

统计字符串中元音字母的数量，使用正则表达式。

import re

def count_vowels(str_val):
    return len(re.findall(r'[aeiou]', str_val, re.IGNORECASE))

print(count_vowels('foobar'))  # 3
print(count_vowels('gym'))     # 0

修正： 原文本中 len(len(...)) 有误，已修正为 len(...)。

13. 首字母小写

将字符串首字符统一转换为小写。

def decapitalize(string):
    return string[:1].lower() + string[1:]

print(decapitalize('FooBar'))  # 'fooBar'

注意： 确保变量名一致，避免引用错误。

14. 展开列表（递归）

将嵌套列表展平为一维列表。

def spread(arg):
    ret = []
    for i in arg:
        if isinstance(i, list):
            ret.extend(i)
        else:
            ret.append(i)
    return ret

def deep_flatten(lst):
    result = []
    result.extend(
        spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
    return result

print(deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]))  # [1, 2, 3, 4, 5]

原理： 递归调用处理深层嵌套结构。

15. 列表的差集

获取存在于第一个列表但不存在于第二个列表的元素。

def difference(a, b):
    set_a = set(a)
    set_b = set(b)
    comparison = set_a.difference(set_b)
    return list(comparison)

print(difference([1, 2, 3], [1, 2, 4]))  # [3]

优化： 使用集合运算比遍历列表更快。

16. 通过函数取差集

基于转换后的结果计算差集，适用于复杂对象比较。

def difference_by(a, b, fn):
    b = set(map(fn, b))
    return [item for item in a if fn(item) not in b]

from math import floor
print(difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4], floor))  # [1.2]

场景： 比较浮点数时忽略小数部分。

17. 链式函数调用

根据条件动态选择函数执行。

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

a, b = 4, 5
print((subtract if a > b else add)(a, b))  # 9

技巧： 三元运算符结合函数调用，减少嵌套。

18. 检查重复项

检测列表中是否有重复元素（与第 1 点类似）。

def has_duplicates(lst):
    return len(lst) != len(set(lst))

x = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
print(has_duplicates(x))  # True
print(has_duplicates(y))  # False

19. 合并两个字典

合并两个字典对象。

def merge_two_dicts(a, b):
    c = a.copy()
    c.update(b)
    return c

a = {'x': 1, 'y': 2}
b = {'y': 3, 'z': 4}
print(merge_two_dicts(a, b))  # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

Python 3.5+ 写法： {**a, **b} 更为简洁。

20. 将两个列表转化为字典

通过键值对列表构建字典。

def to_dictionary(keys, values):
    return dict(zip(keys, values))

keys = ["a", "b", "c"]
values = [2, 3, 4]
print(to_dictionary(keys, values))  # {'a': 2, 'b': 3, 'c': 4}

注意： 键值数量需一致，否则多余部分会被丢弃。

21. 使用枚举

遍历列表同时获取索引和值。

items = ["a", "b", "c", "d"]
for index, element in enumerate(items):
    print(f"Value {element} Index {index}")

改进： 避免使用内置类型 list 作为变量名。

22. 执行时间

测量代码片段的运行耗时。

import time

start_time = time.time()
a = 1
b = 2
c = a + b
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print(f"Time: {total_time}")

用途： 性能基准测试或调试。

23. Try-Else 结构

当 try 块无异常时执行 else 块。

try:
    2 * 3
except TypeError:
    print("An exception was raised")
else:
    print("Thank God, no exceptions were raised.")

逻辑： else 仅在无异常抛出时执行，区别于 finally。

24. 元素频率

找出列表中出现频率最高的元素。

def most_frequent(list_):
    return max(set(list_), key=list_.count)

lst = [1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 4, 2]
print(most_frequent(lst))  # 2

注意： 若有多个最高频元素，仅返回第一个。

25. 回文序列

检查字符串是否为回文（忽略非字母字符）。

def palindrome(string):
    from re import sub
    s = sub('[\W_]', '', string.lower())
    return s == s[::-1]

print(palindrome('taco cat'))  # True

处理： 移除空格和标点后再比对反转字符串。

26. 不使用 if-else 的计算

通过字典映射运算符实现加减乘除。

import operator

action = {
    "+": operator.add,
    "-": operator.sub,
    "/": operator.truediv,
    "*": operator.mul,
    "**": pow
}
print(action['-'](50, 25))  # 25

扩展： 适合动态计算场景，避免大量条件判断。

27. Shuffle 洗牌

打乱列表顺序，使用 Fisher-Yates 算法。

from copy import deepcopy
from random import randint

def shuffle(lst):
    temp_lst = deepcopy(lst)
    m = len(temp_lst)
    while m:
        m -= 1
        i = randint(0, m)
        temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
    return temp_lst

foo = [1, 2, 3]
print(shuffle(foo))  # 随机顺序

注意： 不修改原列表，返回新列表。

28. 展开列表（单层）

将包含子列表的列表扁平化一层。

def spread(arg):
    ret = []
    for i in arg:
        if isinstance(i, list):
            ret.extend(i)
        else:
            ret.append(i)
    return ret

print(spread([1, 2, 3, [4, 5, 6], [7], 8, 9]))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

区别： 不同于递归深度展开，此法仅处理一级嵌套。

29. 交换值

无需临时变量交换两个变量的值。

def swap(a, b):
    return b, a

a, b = -1, 14
result = swap(a, b)
print(result)  # (14, -1)

机制： Python 元组解包特性。

30. 字典默认值

安全获取字典值并设置默认返回值。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.get('c', 3))  # 3

对比： 若 Key 不存在且未设默认值，d['c'] 会抛出 KeyError。

以上 30 个技巧涵盖了 Python 日常开发中的高频场景。熟练掌握这些基础用法，能够编写出更简洁、高效的代码。建议在实际项目中多加练习，结合官方文档深入理解相关模块。