你见过哪些令你瞠目结舌的 Python 代码技巧？

我见过不少让我想拍大腿的Python代码，那种感觉就像是突然被一道闪电劈中，脑子里顿时一片豁然开朗，原来代码还能这么写！这里分享几个我印象深刻的，希望能让你也感受到那种“卧槽，还有这种操作？”的惊叹。

1. 优雅的列表推导式，内功深厚

列表推导式（List Comprehension）绝对是Python的招牌绝技之一。一开始可能觉得它就是个更紧凑的for循环，但随着见的多了，你才会发现它里面蕴含着多么深厚的内功。

比如，我们想从一个数字列表中筛选出所有偶数，然后将它们平方。用传统for循环可能会是这样：

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_squares = []
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
even_squares.append(num 2)
print(even_squares)
输出：[4, 16, 36, 64, 100]
```

看起来挺正常，对吧？但当我看到用列表推导式写的时候，简直惊为天人：

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_squares = [num 2 for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_squares)
输出：[4, 16, 36, 64, 100]
```

这简洁到极致的写法，把筛选（`if num % 2 == 0`）和转换（`num 2`）无缝地结合在了一起，就像是一气呵成的武林招式。而且，它不仅仅是简洁，通常性能也更好，因为它是在C语言层面实现的，比Python的解释器逐行执行for循环要快。

更让我佩服的是，列表推导式还可以嵌套，用来生成二维列表或者处理更复杂的数据结构。比如，生成一个九九乘法表：

```python
multiplication_table = [[f"{j}{i}={ij}" for j in range(1, i + 1)] for i in range(1, 10)]
for row in multiplication_table:
print(row)
```

刚开始看到这种嵌套的推导式，脑子会嗡一下，得缓一缓才能捋清楚。但一旦理解了它的逻辑，就会觉得它像一个精密的齿轮组，将数据巧妙地组织起来。后来我才明白，这其实是将`for`循环和`if`语句的组合，以一种非常紧凑的语法糖包裹起来了。

2. `zip` 函数的神奇组合，数据对齐的艺术

我之前处理过需要将两个列表中的对应元素组合起来的任务，比如两个列表中分别存储了名字和年龄，我想把它们配对。常规做法可能是这样的：

```python
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 28]
name_age_pairs = []
for i in range(len(names)):
name_age_pairs.append((names[i], ages[i]))
print(name_age_pairs)
输出：[('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 28)]
```

直到我碰到了`zip`函数，简直是打开了新世界的大门！

```python
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 28]
name_age_pairs = list(zip(names, ages))
print(name_age_pairs)
输出：[('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 28)]
```

一行`zip`函数就搞定了，而且它返回的是一个迭代器，你可以直接用它在for循环中使用，非常节省内存。

```python
for name, age in zip(names, ages):
print(f"{name} is {age} years old.")
```

更绝的是，`zip`可以同时处理多个可迭代对象，并且会在最短的可迭代对象耗尽时停止。这在处理多个数据集时非常方便。比如，你可能有三个列表：学生姓名、考试分数、班级排名。

```python
students = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
scores = [85, 92, 78]
ranks = [2, 1, 3, 4]

注意：scores 比 students 和 ranks 短
for student, score, rank in zip(students, scores, ranks):
print(f"{student}: Score={score}, Rank={rank}")

输出：
Alice: Score=85, Rank=2
Bob: Score=92, Rank=1
Charlie: Score=78, Rank=3
```

看到这里，我才真正体会到什么是“代码的优雅”。`zip`函数就像一个数据对齐的瑞士军刀，让原本繁琐的操作变得轻描淡写。

3. 生成器（Generators）的内存效率：处理大数据的不二法门

在学习Python初期，我写了很多会一次性加载大量数据到内存中的代码。比如读取一个巨大的日志文件，或者生成一个包含千万个数字的列表。当文件或列表大到一定程度时，内存就hold不住了，程序直接崩溃。

那时候我以为是自己代码写得太“笨重”，直到我接触了生成器（Generators）。生成器允许你一次只产生一个值，而不是一次性生成所有值并存储在内存中。这就像是在需要的时候才吐出数据，极大提高了内存利用率。

最简单的生成器就是用`yield`关键字的函数。比如，一个生成斐波那契数列的函数：

```python
def fibonacci_generator(limit):
a, b = 0, 1
while a < limit:
yield a yield 关键字，让函数变成一个生成器
a, b = b, a + b

使用生成器来处理一个大数列，而不用担心内存
for number in fibonacci_generator(100):
print(number, end=" ")
输出：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
```

看到`yield`关键字，我第一次感受到Python在设计上的巧妙。它让函数在执行过程中可以暂停，保存当前状态，并在下次调用时从暂停处继续执行。这不像return那样直接结束函数，而是提供了一种持续输出的可能性。

更神奇的是，列表推导式也可以写成生成器表达式，只需将方括号`[]`换成圆括号`()`。

```python
列表推导式 (占用内存)
large_list = [i i for i in range(1000000)]

生成器表达式 (不占用内存，惰性求值)
large_generator = (i i for i in range(1000000))

访问生成器中的值
print(next(large_generator)) 输出 0
print(next(large_generator)) 输出 1
```

这个细微的差别，背后却是天壤之别。对于需要处理海量数据的场景，生成器简直是救命稻草。从“内存溢出”的噩梦中解脱出来，让我对Python的敬畏之心又添了几分。

4. `args` 和 `kwargs`：函数的弹性伸缩之道

函数的参数传递方式一开始看起来挺死板的，一个参数就是一个位置。但当我发现`args`和`kwargs`这两个“魔法参数”时，我才意识到Python函数的强大与灵活。

`args`允许函数接受任意数量的位置参数，并将它们打包成一个元组（tuple）。

```python
def sum_all_numbers(numbers):
total = 0
for num in numbers:
total += num
return total

print(sum_all_numbers(1, 2, 3, 4, 5)) 输出 15
print(sum_all_numbers(10, 20)) 输出 30
```

这就像给函数开了个“任意门”，你可以随意往里塞数字，它都能照单全收。

而`kwargs`则更进一步，允许函数接受任意数量的关键字参数，并将它们打包成一个字典（dictionary）。

```python
def describe_person(details):
for key, value in details.items():
print(f"{key}: {value}")

describe_person(name="Alice", age=30, city="New York")
输出：
name: Alice
age: 30
city: New York
```

这简直是将函数变成了一个可以自定义属性的“万能对象”。我可以根据需要传递不同的信息，函数都能优雅地处理。

将它们结合起来，函数就拥有了惊人的弹性：

```python
def versatile_function(arg1, args, kwargs):
print(f"Positional argument: {arg1}")
print(f"Other positional arguments: {args}")
print(f"Keyword arguments: {kwargs}")

versatile_function("hello", 1, 2, 3, name="Bob", job="Engineer")
输出：
Positional argument: hello
Other positional arguments: (1, 2, 3)
Keyword arguments: {'name': 'Bob', 'job': 'Engineer'}
```

`args`和`kwargs`的出现，让函数的设计和调用变得无比自由，也让代码更加健壮和易于扩展。它们就像是给函数注入了“变形能力”，可以适应各种不同的调用方式。

结语

这些技巧只是Python浩瀚星辰中的一小部分，但它们都代表了一种思考方式的转变：从“如何完成任务”到“如何用更优雅、更高效的方式完成任务”。每次当我发现一个新的技巧，或是以一种全新的方式组合已知技巧时，那种“灵光乍现”的惊喜感，就是我热爱Python的原因之一。这门语言总是有办法让你发现更深层次的美。

网友意见

几行行代码节省90%内存占用，还有比这更“奇”的吗？

Python效率低！

Python占内存！

Python太差劲！

...

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​作为近年来最为火热的编程语言之一，Python受到的争议和推崇同样很多。

无论是否从事Python方向的开发，都已经习惯把问题当做客观因素推卸给Python。

“你这个项目为什么耗时那么长？”

“Python的原因。”

我想说，Python为很多开发者背太多锅了。

的确，对比于C/C++、Java这些基于编译的语言而言，Python在内存利用和执行效率方面的确没有可比性。但是，它也没有大多数描述的那么不堪。

或许，有很多同学会想，至于为了一点一点内存费这么大劲吗？

至于！

举个例子，外出消费的过程中，觉得每次花费5块、10块不起眼，无关痛痒，但是每次月底还花呗的时候才发现居然消费了几千。

开发也一样，也许1个实例之间只节省了50byte，但是，100000000个呢？那就会节省高达5G的内存！

本文就来逐步介绍Python在内存方面的优惠，让你通过一篇文章迅速从青铜变成王者！

文末有干货！

字典

字典对于Python就如同一把双刃剑。

字典在Python中要远比在Java、C++中占据更高的地位。在Python中，字典以其易于创建、删除、修改、读取，使得它备受欢迎。

我看过很多周围同事和GitHub开源代码，字典在Python中的使用频率非常之高。

但是，很多人却忽略了，字典具有很明显的弊端--耗内存。

甚至很多从事多年Python开发的程序员也没有意识到这个问题，或者寻求替代方案。

下面来看一个例子，

       >>> exm = {"x": 1, "y": 2, "z": 3} >>> print(sys.getsizeof(exm)) 240     

直接使用字典，占用内存240byte。

类

很多开发者已经习惯了使用Python字典，或者对前面提到的240byte没有什么概念。

那么，下面用类的方式来存储数据。这种方式在很多开源的Java、C++代码中非常常见。

下面来用用类实现以下等同字典的结构，

       class Shape:     def __init__(self, x, y, z):         self.x = x         self.y = y         self.z = z  exm = Shape(1, 2, 3)     

这样的话exm.x的功能等同于字典中的exm["x"]，可以用于访问对应的数据。

下面来看一下它占的内存，

       >>> print(sys.getsizeof(exm) + sys.getsizeof(exm.__dict__)) 168     

通过实现类，1个实例可以比字典节省72byte的内存！

通过字典的方式是类方式内存占用的1.4倍。

由于在Python类中，会用__dict__存储类的属性值，因此，内存占据比重较大。这里168byte内存，其中56byte来自exm实例，112byte来自__dict__。

namedtuple

Python中常用的数据结构除了字典，还有元组tuple。

元组虽然可以用于存储数据，而且，可以通过索引进行取值，来替代通过key进行取值，但是它不具有键值信息。我想很多使用字典的场景，都是因为喜欢Python字典中key-value键值对，使得取值更加方便。

其实Python内置的collections提供了namedtuple可以替代字典的功能。

       from collections import namedtuple  Shape = namedtuple('Shape', ['x', 'y', 'z'])  exm = Shape(1, 2, 3)     

这样，我们可以通过exm.x进行取值，下面来看一下它的内存占用情况。

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 72     

相比于类实现的方法，namedtuple节省了96byte，相对于字典，它更是节省了高达168byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的3.3倍。

__slots__

__slots__是在Python内存优化中用的相对较多的方式，它相对于前面介绍的类实现方式，__slots__能够确定性的指明哪些类属性可以访问，同时不需要__dict__去存储类属性的值，所以，对比于单纯的类实现形式能够进一步优化内存。

       class Shape:   __slots__ = 'x', 'y', 'z'   def __init__(self, x, y, z):   self.x = x   self.y = y   self.z = z  exm = Shape(1, 2, 3)     

下面来看一下它的内存占用，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 64     

相对于字典，它更是节省了高达176byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的3.8倍。

recordclass

前面介绍的方法都是通过Python内置的方法或模块实现的，现在再来介绍一种通过第三方包实现内存优化的方式。

recordclass包引入了recordclass.mutabletuple类型，该类型与元组tuple几乎相同，但它支持赋值。在此基础上，创建的子类几乎与namedtuples完全相同，但支持将新值分配给字段（无需创建新实例）。

       from recordclass import recordclass  Shape = recordclass('Shape', ('x', 'y', 'z'))  exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下它的内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 48     

相对于字典，它更是节省了高达192byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的5倍。

Dataclass

recordclass还提供了另外一种更加节省内存的解决方案。

在内存中使用与具有__slots__的类实例中相同的存储结构，但不参与循环垃圾回收机制。

       from recordclass import make_dataclass  Shape = make_dataclass('Shape', ('x', 'y', 'z'))  exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 40     

相对于字典，它更是节省了高达200byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的6倍。

Cython

最后一种方式，采用Cython。

Cython 是具有 C 数据类型的 Python，因此，参数和变量都可以声明为C 数据类型，在内存上能够进一步优化。

不过，采用Cython方式要比前面几种方式更为复杂一些。首先需要把核心逻辑写在.pyx文件中，然后需要进行编译成.so或者.pyd文件。最后，在另一个Python文件中通过import导入模块。

下面来看一下示例，

       # Example.pyx  cdef class Shape:  cdef public int x, y, z   def __init__(self, x, y, z):   self.x = x   self.y = y   self.z = z     

然后，写一下编译文件，

       # setup.py  from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(     ext_modules = cythonize("cc.pyx") )     

在命令行下执行setup.py，编译文件，

       $ python setup.py build_ext --inplace     

在Windows下会生成一个Shape.pyd文件，在Linux和macOS下会生成Shape.so文件。这里只是介绍一下，对于使用无关紧要。

然后就是调用编译后的文件。

       import Shape exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下它的内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 32     

相对于字典，它更是节省了高达208byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的7.5倍。

不积跬步，无以至千里。

在编程开发中也是这样，我们总是会觉得208byte微乎其微，对于现在计算机的内存来说无关紧要。或许，在一些财大气粗的公司、部门，动辄就可以提供一个集群让开发者使用。但是，内存是由上限的，不可能无节制的使用。但是，积少成多，在一个大工程中，数据量较大的项目中，如果进行这样的优化，内存优化是非常可观的。

以本文为例，很多Python开发者都已经习惯使用字典这种数据结构，并且对于内存占用不以为然。然而，你会发现，通过使用Cython，一个实例的内存可以从240byte优化到32byte，内存占用减少比例高达86.7%！

---

干货

最近，为了方便大家，我花费了半个月的时间把这几年来收集的各种技术干货整理到一起，其中内容包括但不限于Python、机器学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、Linux、工程化、Java，内容多达5T+，我把各个资源下载链接整理到一个文档内，目录如下：

所有干货送给大家，希望能够点赞支持一下！

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