被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言，其中肯定有一些你尚未发现的功能。那么今天或许我能够让你学到一些新技巧。
Python的发展：
“人生苦短，我用 Python”，Python 的经典 slogan 讲究争分夺秒，自 20 世纪 90 年代初首次录入 TIOBE，Python 花了 10 年才首次进入指数前 10 名，随着它的不断应用与发展，Python 逐渐在网络安全与数据科学等领域大放异彩。
Python 最初是 Perl 的继承者，用于编写构建脚本，并且作为一种胶水语言，它被广泛用于连接各种软件组件。但随着不断应用与发展，Python 逐渐进入了其它领域，比如网络安全与数据科学。如今，在大型嵌入式系统中运行 Python 也变得非常普遍，并且随着人工智能与数据分析等领域的大热，Python 也得到了前所未有的高度关注，相信它也会保持向前。
目前在全球范围内它已经是大学的首选编程语言，同时也征服了工业界。越来越多人使用 Python，反映在 TIOBE 指数上就是它稳扎稳打地一步步向上爬，从前 10 到前 5，如今终于进入了前 3。
Python的必备技巧：
1、简洁的表达式
点评：Python因为简洁高效而出名，就是因为语法非常简单，而且内置了很多强大的数据结构：
比如我们可以大量用推导列表来生成很多简洁的代码
比如我们可以用if else组合，本来需要2-3行代码写的，一行搞定！
2、排序
忽略想起了一句台词，“有人的地方就有江湖”，那么有数组这样的数据结构一定涉及到排序，取最大值，取最小值。
点评：这个heapq库非常好用，尤其是我们在取一些列表的头部数据，比如最大几个，最小几个经常用到，很实用的一招！啥也不说了，赶紧背下来！
3、查询
排序和查询都是好基友，长的数据结构里面(字典，列表)里面我们一定会有查询，过滤的需求。有的时候，我们需要从一个很长的列表里面，找到某一个或者某一类的元素，怎么办，很简单，用高级函数filter :
1).用lambda配合filter过滤
点评:lambda是一个非常简洁的函数表达方式，短小精悍，加上配合filter一起使用，非常漂亮。比如我们通过 字符串里的startswith内置函数，非常方便的过滤出列表里面我们需要的数据！(Python3稍微改一下再filter之外再加一个list,不然生成的是迭代器地址)
点评：正则是一个非常不错的过滤方法，有的时候好的正则顶的上几十行代码，精通正则对玩数据分析，数据清洗是必需的技能！
4、碾平list
有的时候我们会遇到复杂的数据结构，比如列表里面套列表，层层嵌套，非常麻烦。可以碾平的方法:
传统方法
点评：这里面就是用递归来解决的，思路非常简单清晰，但是递归一定要有出口，设计的时候要注意。
另外还有两种高手的写法，理解起来比较复杂，这里就不过多说明，感兴趣的可以找一找。
5、带条件的推导列表
推导列表应该是我最喜欢的一种Pythonic方式，它的演变有很多手法，这几种都是非常常见的，多读几遍，背下来！
6、漂亮的添加字典的方法
设计数据结构的时候，字典是必须的！很多时候我们会用带下面的字典更新的方法，当然更好的是collections模块里面的defaultdict!
点评：dict.update还是比较平易近人的，这个dict(dict,**options)用法我第一次看到的时候也是楞了一些，什么鬼，现在见多了，也就习惯了！
Python的精选技巧：
1、all 或 any
Python 如此受欢迎，原因之一是因为它具有可读性和可表达性。
人们经常开玩笑说 Python 是“可执行的伪代码”，但是当你可以这样编写代码时，你就很难反驳了。
2、bashplotlib
你想在控制台（console）上绘制图形吗？
1$ pip install bashplotlib
这样你在控制台中就可以绘制图形了。
3、集合
Python 内置默认的数据类型，但有时它们的使用效果会不尽如人意。
幸运的是，Python 的标准库提供了 collections 模块，这个方便的附加库提供了更多的数据类型。
from collections import OrderedDict, Counter
x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)
y = Counter("Hello World!")
4、dir
你是否曾经有过深入 Python 对象内部并且观察它具备哪些属性的想法呢？
输入下述命令行：
以交互式运行 Python 时，这是一个非常实用的特征，并且可以动态地搜索正在使用的对象和模块。
5、emoji
Python 包含 emoji 模块，在这里！
$ pip install emoji
别以为我不知道你会偷偷下载...
6、原地交换两个数字
Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换（变量值）的方法，请参见下面的示例：
x,y= 10,20print(x,y)x,y= y,xprint(x,y)#1 (10, 20)#2 (20, 10)
赋值的右侧形成了一个新的元组，左侧立即解析（unpack）那个（未被引用的）元组到变量和 。
一旦赋值完成，新的元组变成了未被引用状态并且被标记为可被垃圾回收，最终也完成了变量的交换。
7、from _future_import
Python 流行的一个结果是新版本总是在开发中。新版本意味着新功能——除非版本已经过时
不过别担心。_future_module 允许用户通过函数导入新版本 Python 的功能。这就像是时间旅行，或是奇异魔法之类......
from __future__ import print_function
print("Hello World!")
为什么不导入花括号呢？
8、geopy
地理（Geography）对于程序员来说可能是一个具有挑战性的领域。但是 geopy 模块让它变得异常简单。
$ pip install geopy
它通过抽取一系列不同地理编码服务的 API 来工作，使用户获取一个地方的完整街道地址、纬度、经度，甚至海拔高度。
另外一个有用的功能是距离：它可以用你喜欢的度量单位计算出两个位置之间的距离。
9、链状比较操作符
比较操作符的聚合是另一个有时很方便的技巧：
n= 10result= 1< n< 20print(result)# Trueresult= 1> n<= 9print(result)# False
10、howdoi
受困于编程问题并且不记得之前看到过的解决方法？用户需要使用 StackOverflow ，但是不想离开终端？
那么需要使用这个非常使用的命令行工具 howdoi
$ pip install howdoi
无论你有什么问题，它都会帮你解答。
但是请注意，它会从 StackOverflow 的最高票答案中抓取代码，这意味着它的回答并不总是最有用的。
$ howdoi exit vim
11、inspect
Python 的 inspects 模块对于理解背后的原理是非常有帮助的。用户甚至可以在 inspect 模块上调用其方法！
下述代码示例使用
inspect.getsource()
来打印它的源代码。同时它也使用
inspect.getmodule()
来打印定义它的模块。
最后一行代码打印出自身的行号。
当然，除去这些简单的用途之外，inspect 模块对于理解代码的作用也非常有用。你也可以使用它来写自编文档代码。
12、交互环境下的 “_” 操作符
这是一个我们大多数人不知道的有用特性，在 Python 控制台，不论何时我们测试一个表达式或者调用一个方法，结果都会分配给一个临时变量： _（一个下划线）。
>>> 2+ 13>>> _3>>> print_3
13、List Comprehensions
关于 Python 编程，我最喜欢的事情之一是它的列表生成式（List Comprehensions），
这些表达式可以很容易编写出简洁的代码，读起来几乎就像自然语言一样。
14、Jedi
Jedi 库是一个自动完成和代码分析的库。它能够使编写代码更为快速、更为高效。
除非你正在开发自己的 IDE，否则你可能对使用 Jedi 作为编辑器插件最感兴趣。幸运的是，现在加载这个插件已经可以用了！不过，你可能已经用上Jedi 了。IPython 项目的代码自动完成功能就是使用Jedi来实现的。
15、map
Python 通过许多内置功能支持函数式编程。map() 函数是最有用的函数之一——特别是当它与 lambda 函数结合使用时。
在上面的例子中，map() 将一个简单的 lambda 函数应用于 x 中的每个元素。它返回一个 map 对象，该对象可以被转换成可迭代的对象，如列表或元组。
16、**kwargs
在学习任何语言的过程中，都会遇到许多里程碑。使用Python，理解神秘的 **kwargs 语法可能就是其中之一。
dictionary 对象前面的双星号允许您将该 dictionary 的内容作为命名参数传递给函数。
dictionary 的键是参数名，值是传递给函数的值。你甚至不需要叫它 kwargs！
当你想编写可以处理未预先定义的命名参数的函数时，这就非常有用了。
总结：
Python的小技巧还有很多，上面只是介绍了其中的一部分，入门容易精通难！在进阶的路上，有没有什么好的技巧和好的方法，就是不断总结，不断记笔记！尤其是好的用法，就像写作文一样，好的名言警句要多背诵一些，写作的时候，肚子里的墨水多了才能才思泉涌，写出更多的好代码。
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