摘要：有没有过那种感觉？刚开始学Python的时候，兴冲冲地敲出一行代码，结果运行起来报错连连，调试半天还是一头雾水。或者，你已经写了几年代码，总觉得效率不高，代码写得像一锅粥已，维护起来头疼不。别担心，你不是一个在战斗的人！据Stack报道Overflow 的开发

有没有过那种感觉？刚开始学Python的时候，兴冲冲地敲出一行代码，结果运行起来报错连连，调试半天还是一头雾水。或者，你已经写了几年代码，总觉得效率不高，代码写得像一锅粥已，维护起来头疼不。别担心，你不是一个在战斗的人！据Stack报道Overflow 的开发者调查显示，Python 已经是全球最受欢迎的编程语言之一，用户超过千万，但有超过 70% 的开发者承认，他们在日常编码中经常忽视一些小技巧，导致工作效率低下，甚至错失亮点。今天，我就来分享100个你一定会用到的小技巧，这些不是那些高大上的算法，而是实打实的实用贴士，能让你的代码更简洁、更高效、更优雅。想象一下，掌握这些以后，你的编程生涯就像开挂一样，从菜鸟瞬间变身高手，那样的成就感，绝对会让你喜欢编码的每一天。来吧，一起探索这些Python的“秘密武器”，保证看完后，你会立刻打开编辑器试一试！

我们先从基础入门，说说列表和元组这些常用的数据结构。你知道吗？在Python中，列表推导式是加速代码的利器。比如，你想从一个列表中过滤出偶数，直接用 [x for x in range(10) if x % 2 == 0]，这比循环写了一堆代码简洁多了。别小看这个，实际项目中，用它处理大数据集，能节省很多时间。记得我刚入行时，处理一个用户列表，花了半天写循环，结果同事一眼看出可以用推导式，瞬间觉得尴尬，但也从那学到一课：编程不比谁代码长，比谁聪明。

下面说说字典。很多人用字典的时候，只知道get方法，但其实defaultdict from collections模块超级实用。比如 from collections import defaultdict; d = defaultdict(列表); d['key'].append(1)，这样即使key不，也不会报错，直接创建默认值。注意看，在统计词频或分组数据时，这能避免多少KeyError的烦恼啊！情绪上来说，每次代码顺利运行，那样的小确幸，真是编程的乐趣所在。

字符串操作也是痛点。split大家都会，但用join反过来拼接时，别忘了效率。像''.join(list_of_strings)比循环加字符串快多了，因为字符串是不可变的，循环加会创建很多临时对象，内存爆炸。曾经我写了个日志内存，用循环拼接，跑大文件时电脑卡死，从那以后，我就爱上join了。

函数定义时，加类型提示可以让代码更专业。比如 def add(a: int, b: int) -> int: return a + b。这不光好看，在用 mypy 检查时，可以提前发现 bug。热点来说，现在 AI 代码助手如 Copilot 流行，类型提示可以让它生成更准的建议，省时省力。

装饰器听起来高大上，其实很简单。@cache from functools，能存储函数结果，避免重复计算。就像计算斐波那契，@cache def fib(n): if n

异常处理别总用bare except，那太危险了，会吞掉所有错误。用 except Exception as e: print(e)，至少错知道在哪。安全第一，代码崩溃时，你不会像无头苍蝇一样乱转。

文件操作，用with open('file.txt') as f:，自动关闭文件，避免资源泄漏。痛点是，忘关文件导致程序挂起，用就是救星。

枚举enumerate在循环列表时带索引：for i, val in enumerate(lst):。不用自己维护计数器，干净利落。

zip 工具迭代多个列表：for a, b in zip(list1, list2):。数据对齐时，神器。

all和any检查迭代器：if all(x > 0 for x in nums):。比循环判断更优雅。

切片lst[::-1]食谱列表，简单。

集合set去重：unique = list(set(lst))。大数据去重，速度飞起。

lambda匿名函数：sorted(lst, key=lambda x: x[1])。排序自定义key时，必备。

模块导入，别总import *，容易命名冲突。用 from math import sin, cos。

路径处理，用pathlib：from pathlib import Path; p = Path('dir/file.txt'); p.exists。跨平台友好。

时间处理，datetime模块：from datetime import datetime; now = datetime.now。日志记录必用。

随机random：导入random； random.choice(lst)。模拟数据时，方便。

os操作模块文件系统：import os; os.mkdir('dir')。自动化脚本常用。

sys获取模块参数：import sys; args = sys.argv[1:]。命令行工具开发。

json处理：导入json; data = json.loads(string)。API交互基础。

requests发HTTP请求：导入请求； r = requests.get('url')。爬虫或API调用。

re正则：导入re; match = re.search(pattern, string)。文本解析神器。

itertools组合：从itertools导入组合； Coms = Combinations(lst, 2)。算法题常用。

functoolspartial固定参数：from functoolsimportpartial; add5 =partial(add, 5)。函数式编程。

contextlib上下文管理：from contextlib import contextmanager; @contextmanager def my_ctx: Yield。自定义with。

asyncio异步：导入asyncio; async def func: wait Something。并发热点。

threading多线程：导入线程； t = threading.Thread(target=func); t.start。IO密集任务。

multiprocessing多进程：导入multiprocessing； p = multiprocessing.Process(target=func); p.start。CPU密集。

队列队列：从队列导入队列； q = 队列; q.put(item)。线程安全通信。

logging日志：导入日志记录；日志记录.basicConfig(级别=日志记录.INFO); logging.info('msg')。生产环境必备。

pdb调试：导入pdb; pdb.set_trace。交互式调试。

profile性能分析：从cProfile导入运行； run('func')。优化瓶颈。

numpy 负载：import numpy as np; arr = np.array([1,2,3])。数据科学入门。

pandas数据帧：import pandas as pd; df = pd.read_csv('file.csv')。数据分析神器。

matplotlib绘图：import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot(x, y); plt.show。可视化。

scipy科学计算：from scipy import stats; stats.ttest_ind(a, b)。统计测试。

sympy符号计算：从sympy导入符号，求解； x = 符号('x'); solve(x**2 - 1)。数学图纸。

virtualenv虚拟环境：!virtualenv env; source env/bin/activate。隔离依赖。

pipreqs 生成需求：!pipreqs .。项目分享。

flake8代码检查：!flake8 file.py。保持风格一致。

pytest测试：导入pytest; @pytest.fixture def fix: 返回 1; def test(fix):assert fix == 1。单元测试。

dataclasses数据类：from dataclasses import dataclass; @dataclass类点：x：int； y: int。简化类别定义。

打字类型：from Typing import List, Dict。注解复杂类型。

enum枚举：from enum import Enum; class Color(Enum): RED = 1。常量管理。

abc抽象基类：from abc import ABC,abstractmethod; class Base(ABC): @abstractmethod def method(self): pass。接口定义。

weakref弱引用：importweakref; ref =weakref.ref(obj)。避免循环引用。

gc垃圾回收：import gc; gc.collect。手动清理内存。

ctypes调用C：import ctypes; lib = ctypes.CDLL('lib.so')。扩展性能。

subprocess运行命令：import subprocess; subprocess.run(['ls'])。shell交互。

Shutil文件操作：导入shutil; Shutil.copy('src', 'dst')。高级文件管理。

tempfile临时文件：import tempfile; with tempfile.TemporaryFile as f: f.write(b'data')。测试用。

pickle序列化：导入pickle； with open('file.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(obj, f)。对象持久化。

shelve持久字典：导入shelve; with shelve.open('db') as db: db['key'] = value。简单存储。

dbm键值存储：import dbm; with dbm.open('db', 'c') as db: db[b'key'] = b'value'。轻量数据库。

sqlite3数据库：导入sqlite3; conn = sqlite3.connect('db.db'); c = conn.cursor; c.execute('SQL')。本地SQL。

csv处理：导入csv; with open('file.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f)。数据导入。

xml.etree.ElementTree XML：导入 xml.etree.ElementTree 作为 ET； tree = ET.parse('file.xml')。配置解析。

configparser配置：import configparser; config = configparser.ConfigParser; config.read('file.ini')。INI文件。

argparse参数解析：import argparse;解析器 = argparse.ArgumentParser; parser.add_argument('--opt')。CLI工具。

getopt选项：import getopt; opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], 'ho:')。简单参数。

optparse旧参数：但推荐argparse。

unicodedata unicode：导入unicodedata； unicodedata.normalize('NFKD', s)。字符串规范化。

codecs编码：导入codecs； with codecs.open('file', 'r', 'utf-8') as f:。处理编码。

locale本地化：import locale; locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')。货币时间格式。

日历日历：导入日历； calendar.month(2025, 11)。生成日历。

time时间：导入时间； time.sleep(1)。暂停。

sched调度：import sched; s = sched.scheduler; s.enter(1, 1, func)。

heapq堆：导入heapq； heapq.heappush(heap, item)。优先队列。

bisect二分：导入bisect； bisect.insort(lst, item)。小区列表。

fractions分数：fromfractionsimportFraction; f = 分数(1, 2)。精确计算。

小数小数：fromdecimal导入Decimal； d = Decimal('0.1')。金融精度。

math 数学：导入数学； math.sqrt(4)。基本函数。

cmath复数：import cmath; cmath.sqrt(-1)。复杂数。

统计统计：进口统计； stats.mean(data)。

random.uniform 随机浮点：random.uniform(0, 1)。

uuid唯一ID：import uuid; uuid.uuid4。生成ID。

hashlib哈希：import hashlib; hashlib.md5(b'data').hexdigest。校验。

hmac消息认证：import hmac; hmac.new(key, msg, hashlib.sha256).hexdigest。

Secrets安全随机：导入秘密； Secrets.token_hex(16)。密码生成。

base64编码：导入base64; base64.b64encode(b'data')。传输。

zlib压缩：import zlib; zlib.compress(b'data')。数据压缩。

bz2 BZ2压缩：import bz2; bz2.compress(b'数据')。

lzma LZMA压缩：import lzma; lzma.compress(b'data')。

tarfile tar：import tarfile; with tarfile.open('file.tar', 'w') as tar: tar.add('file')。归档。

zipfile zip：import zipfile; with zipfile.ZipFile('file.zip', 'w') as z: z.write('file')。

mmap内存映射：import mmap; with open('file', 'r+') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno, 0)。

signal信号：输入信号； signal.signal(signal.SIGINT, handler)。中断处理。

atexit退出钩子：import atexit; atexit.register(func)。清理资源。

warnings警告：导入警告； warnings.warn('msg')。非错误提示。

tracemalloc追踪内存：import tracemalloc; tracemalloc.start。泄漏检测。

检查检查：进口检查； spect.signature(func)。函数信息。

dis反布局：导入dis； dis.dis(func)。字节码。

ast抽象语法树：import ast; tree = ast.parse('code')。代码分析。

代码交互：导入代码； code.interact。嵌入REPL。

site站点：导入站点； site.getsitepackages。包路径。

__future__未来：从未来导入注释。启用新功能。

builtins内置：importbuiltins; builtins.print('hi')。核心函数。

__main__主模块：if name == ' main ': main。脚本模式。

这些技巧听起来多吧？但其实，每一个都是从实际痛点中提炼出来的。记得我第一次用asyncio处理并发请求时，那种从阻塞到解决异步的转变，感觉世界都变快了。或者用pandas分析数据，瞬间从Excel手动操作解放，那自由感，简直就是程序员的诗意。你学Python，不就是为了现实问题，让生活更高效吗这些小技巧，就是你的加速器。

当然，技巧再多，还有实践。建议你边看边尝试，遇到不懂的，查文档或Stack Overflow。热点上，Python在AI、数据科学火热，这些技巧让你跟上潮流。看完这100个，是不是觉得编程没那么难了？分享给吧，一起进步，这样一致，让你的圈子更严谨。

最后，记住：编程是马拉松，坚持使用这些技巧，你的代码会越来越美。加油！

来源：跟橙姐学代码