一、代码优化技巧
（一）列表推导式与生成器表达式
列表推导式是Python中创建列表的便捷方式，但当处理大规模数据时，生成器表达式更值得推荐。列表推导式会一次性生成整个列表，占用大量内存；而生成器表达式则是按需生成数据，节省内存资源。
# 列表推导式
squared_nums_list = [x ** 2 for x in range(1000000)]
# 生成器表达式
squared_nums_generator = (x ** 2 for x in range(1000000))在遍历数据量巨大的数据集时，使用生成器表达式能显著降低内存消耗，避免程序因内存不足而崩溃。
（二）使用zip和enumerate简化循环
zip函数可以将多个可迭代对象对应位置的元素组合成元组，enumerate函数则能在遍历可迭代对象时同时获取元素的索引和值，它们能有效简化循环操作。
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30, 35]
# 使用zip同时遍历两个列表
for name, age in zip(names, ages):
print(f"{name} is {age} years old.")
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
# 使用enumerate获取索引和元素
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"Index {index}: {fruit}")（三）避免重复计算
在代码中，如果某些计算结果会被多次使用，将其存储为变量，避免重复计算。比如在计算圆的面积和周长时：
radius = 5
pi = 3.14159
# 错误做法，重复计算半径的平方
area = 3.14159 * 5 ** 2
circumference = 2 * 3.14159 * 5
# 正确做法
r_squared = radius ** 2
area = pi * r_squared
circumference = 2 * pi * radius二、实用库使用技巧
（一）itertools库高效处理迭代对象
itertools库提供了一系列用于高效处理迭代对象的函数。例如，combinations函数可以生成指定长度的组合，permutations函数用于生成排列。在解决组合数学相关问题或数据处理时，这些函数能大幅简化代码。
from itertools import combinations, permutations
nums = [1, 2, 3]
# 生成长度为2的组合
print(list(combinations(nums, 2)))
# 生成所有排列
print(list(permutations(nums)))（二）collections库增强数据结构功能
collections库扩展了Python的内置数据结构。defaultdict能为字典的键提供默认值，避免键不存在时抛出异常；Counter用于统计可迭代对象中元素的出现次数。
from collections import defaultdict, Counter
# 使用defaultdict避免KeyError
word_count = defaultdict(int)
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry']
for word in words:
word_count[word] += 1
# 使用Counter统计元素出现次数
print(Counter(words))（三）logging库实现高效日志记录
在大型项目中，使用logging库记录日志比简单的print语句更专业、灵活。它支持设置不同的日志级别（如DEBUG、INFO、WARNING等），并能将日志输出到文件或控制台。
import logging
# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.info("This is an info message")
logging.warning("This is a warning message")三、调试与测试技巧
（一）pdb进行交互式调试
pdb是Python内置的调试器，能帮助开发者逐行检查代码，查看变量值，定位问题。在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，程序执行到此处会暂停，进入调试模式。
def add_numbers(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result
add_numbers(3, 5)在调试模式下，可以使用n执行下一行，p打印变量值等命令。
（二）单元测试框架unittest
unittest是Python标准库中的单元测试框架，用于编写和运行单元测试。通过编写测试用例，可以验证函数或类的功能是否正确。
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestAddFunction(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(2, 3), 5)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
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