需要掌握的10 个 Python 概念

摘要：重要性：列表推导式提供了一种创建列表的简洁方法，这对于可读性和（在许多情况下）性能都有好处。它减少了对多线循环的需要。

重要性：列表推导式提供了一种创建列表的简洁方法，这对于可读性和（在许多情况下）性能都有好处。它减少了对多线循环的需要。

何时使用：当想要转换或过滤数据时，特别是当逻辑很简单时，使用列表推导式。它们适合对数据集进行小型操作。

示例：如果需要查找某个范围内所有偶数的平方，可以使用：

squares = [x** 2 for x in range( 10 ) if x % 2 == 0 ]

重要性：Lambda 函数对于编写小型的一次性函数非常有用，无需正式的函数定义。

何时使用：当短期需要一个简单的功能并且不会重复使用它时，它们特别方便。通常与“map”、“filter”和“sorted”一起使用。

示例：根据字符串的长度对字符串列表进行排序：

words= [ “苹果”，“香蕉”，“樱桃”，“日期” ] sorted_words =sorted（words，key=lambda x：len（x））

重要性：这些函数提供了处理集合的功能方法。它们减少了对显式循环的需求，从而使代码更加清晰。

何时使用：- `map`：当您想要将函数应用于集合的每个项目时。- `filter`：当您需要根据谓词选择项目时。- `reduce`：当您想要将函数累积应用于项目时，将序列减少为单个值。

示例：使用 `map` 将字符串转换为大写：

names= [ "爱丽丝" , "鲍勃" , "查理" ] upper_names = list(map(str.upper, names))

重要性：装饰器允许扩展和修改可调用对象（如函数和方法）的行为，而无需永久修改可调用对象本身。

何时使用：当想要向现有代码添加功能时，或者当想要修改函数的行为而不更改其源代码时。

示例：一个简单的装饰器，用于测量函数执行所花费的时间：

导入时间def timer_decorator ( func ): def 包装器( *args, **kwargs ): start_time = time.time result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time print ( f" {func .__name__}在{end_time - start_time}秒内执行" ) 返回结果 return包装器@timer_decorator def sample_function : time.sleep( 2 )5 生成器

重要性：生成器提供了一种迭代大型数据集的方法，而无需将所有内容加载到内存中。它们可以即时生成项目，并且可以提高内存效率。

何时使用：对于大型数据集、流，或者您需要表示无限序列时。

示例：生成斐波那契数列的生成器：

def fibonacci (n) : a, b = 0 , 1 for _ in range (n) :产生 a a, b = b, a + b

重要性：f 字符串在 Python 3.6 中引入，提供了一种简洁且方便的方法来将表达式嵌入到字符串文本中。

何时使用：每当想要在字符串中嵌入变量值或格式化字符串时。

示例：

name = “Alice” greeting = f “你好，{name}！”

重要性：允许将可变数量的参数传递给函数，从而提供灵活性。

何时使用：当不确定参数的数量时，或者为广泛的用例设计函数/方法时。

示例：将所有给定参数相乘的函数：

def multip( * args): result = 1 for num in args: result * = num return result