Python是一种功能强大且易于学习的编程语言。以下是100个Python编程的小技巧，每个技巧都附有代码案例，帮助你更高效地编写Python代码。

文章目录

• • 1. 使用列表推导式
  • 2. 使用生成器表达式节省内存
  • 3. 用`enumerate`获取索引和值
  • 4. 使用`zip`函数并行迭代
  • 5. 使用`*`解包
  • 6. 用`collections.Counter`计数
  • 7. 使用`defaultdict`处理缺失键
  • 8. 使用`set`去重
  • 9. 使用`itertools`生成排列和组合
  • 10. 用`functools.lru_cache`缓存函数结果
  • 11. 使用`contextlib`管理上下文
  • 12. 用`with`语句简化资源管理
  • 13. 使用`try…except`捕获异常
  • 14. 用`finally`确保资源释放
  • 15. 使用`assert`进行调试
  • 16. 用`logging`记录日志
  • 17. 使用`datetime`处理日期和时间
  • 18. 使用`timeit`进行性能测试
  • 19. 用`shutil`进行文件操作
  • 20. 使用`glob`查找文件
  • 21. 用`subprocess`执行系统命令
  • 22. 使用`argparse`解析命令行参数
  • 23. 使用`json`处理JSON数据
  • 24. 使用`re`进行正则表达式匹配
  • 25. 用`pandas`处理数据
  • 26. 使用`numpy`进行数值计算
  • 27. 用`matplotlib`绘图
  • 28. 使用`requests`进行HTTP请求
  • 29. 使用`BeautifulSoup`解析HTML
  • 30. 用`selenium`进行网页自动化
  • 31. 使用`threading`进行多线程编程
  • 32. 用`multiprocessing`进行多进程编程
  • 33. 使用`asyncio`进行
  • 34. 使用`dataclasses`简化类定义
  • 35. 用`property`定义属性
  • 36. 使用`__slots__`优化内存使用
  • 37. 用`__repr__`和`__str__`定义字符串表示
  • 38. 使用`super`调用父类方法
  • 39. 用`isinstance`检查对象类型
  • 40. 使用`issubclass`检查类继承关系
  • 41. 使用`abc`模块定义抽象基类
  • 42. 使用`copy`模块进行深拷贝
  • 43. 使用`@staticmethod`和`@classmethod`
  • 44. 使用`itertools.chain`连接迭代器
  • 45. 用`itertools.islice`切片迭代器
  • 46. 使用`namedtuple`创建具名元组
  • 47. 用`deque`进行高效的队列操作
  • 48. 使用`OrderedDict`保持字典顺序
  • 49. 用`ChainMap`组合多个字典
  • 50. 使用`heapq`实现堆队列
  • 51. 用`bisect`进行二分查找
  • 52. 使用`statistics`进行统计计算
  • 53. 用`fractions`处理分数
  • 54. 使用`decimal`进行高精度计算
  • 55. 用`uuid`生成唯一标识符
  • 56. 使用`secrets`生成安全随机数
  • 57. 使用`hashlib`进行哈希计算
  • 58. 用`hmac`进行消息认证
  • 59. 使用`socket`进行网络编程
  • 60. 用`email`构建和解析电子邮件
  • 61. 使用`imaplib`接收邮件
  • 62. 使用`smtplib`发送邮件
  • 63. 用`csv`处理CSV文件
  • 64. 使用`sqlite3`进行数据库操作
  • 65. 用`pickle`进行对象序列化
  • 66. 使用`xml.etree.ElementTree`解析XML
  • 67. 用`configparser`解析配置文件
  • 68. 使用`unittest`进行单元测试
  • 69. 使用`doctest`进行文档测试
  • 70. 用`time`模块进行时间操作
  • 71. 使用`calendar`处理日历
  • 72. 用`random`生成随机数
  • 73. 使用`math`进行数学计算
  • 74. 用`statistics`进行统计计算
  • 75. 使用`typing`进行类型注解
  • 76. 使用`functools.partial`简化函数调用
  • 77. 使用`functools.wraps`保留装饰器原信息
  • 78. 用`dataclasses.field`定义默认值
  • 79. 使用`weakref`避免循环引用
  • 80. 使用`contextlib.closing`确保资源关闭
  • 81. 用`tempfile`创建临时文件
  • 82. 使用`pdb`进行调试
  • 83. 使用`trace`跟踪程序执行
  • 84. 用`cProfile`进行性能分析
  • 85. 使用`line_profiler`分析代码行
  • 86. 使用`memory_profiler`分析内存使用
  • 87. 用`tracemalloc`分析内存分配
  • 88. 使用`asyncio`进行异步编程
  • 89. 使用`multiprocessing`进行多进程编程
  • 90. 用`threading`进行多线程编程
  • 91. 使用`subprocess`执行子进程
  • 92. 用`shutil`操作文件
  • 93. 使用`pathlib`处理文件路径
  • 94. 使用`tarfile`压缩和解压缩文件
  • 95. 用`zipfile`压缩和解压缩文件
  • 96. 使用`bz2`进行数据压缩
  • 97. 使用`gzip`进行数据压缩
  • 98. 用`lzma`进行数据压缩
  • 99. 使用`concurrent.futures`进行并行编程
  • 100. 用`asyncio`和`aiohttp`进行异步HTTP请求

1. 使用列表推导式

列表推导式可以让你用一行代码创建一个新的列表。

squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)

2. 使用生成器表达式节省内存

生成器表达式不会一次性生成所有元素，因此在处理大数据时更节省内存。

squares_gen = (x**2 for x in range(10))
for square in squares_gen:
    print(square)

3. 用enumerate获取索引和值

enumerate函数让你在迭代列表时同时获取索引和值。

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
for index, name in enumerate(names):
    print(index, name)

4. 使用zip函数并行迭代

zip函数可以让你并行迭代多个可迭代对象。

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
for name, age in zip(names, ages):
    print(name, age)

5. 使用*解包

解包可以方便地传递参数或合并列表。

def multiply(a, b, c):
    return a * b * c

nums = [2, 3, 4]
result = multiply(*nums)
print(result)

6. 用collections.Counter计数

Counter是一个方便的计数工具。

from collections import Counter

words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]
word_count = Counter(words)
print(word_count)

7. 使用defaultdict处理缺失键

defaultdict可以避免KeyError异常。

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1
print(d)

8. 使用set去重

集合类型自动去重。

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = set(numbers)
print(unique_numbers)

9. 使用itertools生成排列和组合

itertools模块提供了排列和组合的生成器。

from itertools import permutations, combinations

items = [1, 2, 3]
perms = list(permutations(items))
combs = list(combinations(items, 2))
print("Permutations:", perms)
print("Combinations:", combs)

10. 用functools.lru_cache缓存函数结果

lru_cache可以缓存函数的结果，提高性能。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print([fib(n) for n in range(10)])

11. 使用contextlib管理上下文

contextlib可以简化上下文管理器的实现。

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def open_file(name):
    f = open(name, 'w')
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()

with open_file('test.txt') as f:
    f.write('Hello, World!')

12. 用with语句简化资源管理

with语句可以确保资源正确释放。

with open('test.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

13. 使用try...except捕获异常

捕获并处理异常以避免程序崩溃。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")

14. 用finally确保资源释放

finally块确保代码块中的资源被释放。

try:
    f = open('test.txt', 'r')
finally:
    f.close()

15. 使用assert进行调试

assert语句用于在调试时检查条件。

def square(x):
    assert x >= 0, "x should be non-negative"
    return x * x

print(square(4))

16. 用logging记录日志

logging模块提供了灵活的日志记录功能。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("This is an info message")

17. 使用datetime处理日期和时间

datetime模块用于日期和时间操作。

from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

18. 使用timeit进行性能测试

timeit模块用于测量小段代码的执行时间。

import timeit

print(timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000))

19. 用shutil进行文件操作

shutil模块提供了高级的文件操作功能。

import shutil

shutil.copy('test.txt', 'test_copy.txt')

20. 使用glob查找文件

glob模块用于查找符合特定模式的文件。

import glob

files = glob.glob('*.txt')
print(files)

21. 用subprocess执行系统命令

subprocess模块用于执行系统命令。

import subprocess

result = subprocess.run(['echo', 'Hello, World!'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

22. 使用argparse解析命令行参数

argparse模块用于解析命令行参数。

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Sample argparse script')
parser.add_argument('name', type=str, help='Your name')
args = parser.parse_args()
print(f"Hello, {args.name}!")

23. 使用json处理JSON数据

json模块用于解析和生成JSON数据。

import json

data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
data = json.loads(json_str)
print(data)

24. 使用re进行正则表达式匹配

re模块提供了正则表达式的支持。

import re

pattern = re.compile(r'\d+')
result = pattern.findall('There are 123 apples and 456 oranges.')
print(result)

25. 用pandas处理数据

pandas是一个强大的数据处理库。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

26. 使用numpy进行数值计算

numpy是一个高效的数值计算库。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr * 2)

27. 用matplotlib绘图

matplotlib是一个强大的绘图库。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

28. 使用requests进行HTTP请求

requests模块提供了简便的HTTP请求功能。

import requests

response = requests.get('http://api.github.com')
print(response.json())

29. 使用BeautifulSoup解析HTML

BeautifulSoup用于解析HTML和XML文档。

from bs4 import BeautifulSoup

html = '
Hello, World!
'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.h1.text)

30. 用selenium进行网页自动化

selenium用于进行网页自动化操作。

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://www.python.org')
print(driver.title)
driver.quit()

31. 使用threading进行多线程编程

threading模块用于多线程编程。

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

thread = threading.Thread(target=print_numbers)
thread.start()
thread.join()

32. 用multiprocessing进行多进程编程

multiprocessing模块用于多进程编程。

import multiprocessing

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

process = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
process.start()
process.join()

33. 使用asyncio进行

异步编程

asyncio模块用于异步编程。

import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(print_numbers())

34. 使用dataclasses简化类定义

dataclasses模块简化了类的定义。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

person = Person('Alice', 25)
print(person)

35. 用property定义属性

property装饰器用于定义属性。

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius

    @property
    def radius(self):
        return self._radius

    @radius.setter
    def radius(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Radius must be non-negative")
        self._radius = value

circle = Circle(5)
print(circle.radius)
circle.radius = 10
print(circle.radius)

36. 使用__slots__优化内存使用

__slots__可以优化内存使用。

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

point = Point(1, 2)
print(point.x, point.y)

37. 用__repr__和__str__定义字符串表示

__repr__和__str__定义对象的字符串表示。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"

    def __str__(self):
        return f"{self.name}, {self.age} years old"

person = Person('Alice', 25)
print(repr(person))
print(str(person))

38. 使用super调用父类方法

super函数用于调用父类方法。

class Animal:
    def speak(self):
        print("Animal speaks")

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        super().speak()
        print("Dog barks")

dog = Dog()
dog.speak()

39. 用isinstance检查对象类型

isinstance函数用于检查对象类型。

print(isinstance(5, int))
print(isinstance("hello", str))

40. 使用issubclass检查类继承关系

issubclass函数用于检查类的继承关系。

class Animal:
    pass

class Dog(Animal):
    pass

print(issubclass(Dog, Animal))

41. 使用abc模块定义抽象基类

abc模块用于定义抽象基类。

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def speak(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print("Bark")

dog = Dog()
dog.speak()

42. 使用copy模块进行深拷贝

copy模块提供了深拷贝功能。

import copy

original = [1, 2, [3, 4]]
deep_copied = copy.deepcopy(original)
deep_copied[2][0] = 99
print(original)
print(deep_copied)

43. 使用@staticmethod和@classmethod

静态方法和类方法可以通过装饰器定义。

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        print("Static method called")

    @classmethod
    def class_method(cls):
        print("Class method called")

MyClass.static_method()
MyClass.class_method()

44. 使用itertools.chain连接迭代器

itertools.chain用于连接多个迭代器。

from itertools import chain

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
combined = list(chain(a, b))
print(combined)

45. 用itertools.islice切片迭代器

itertools.islice用于切片迭代器。

from itertools import islice

result = list(islice(range(10), 2, 8, 2))
print(result)

46. 使用namedtuple创建具名元组

collections.namedtuple用于创建具名元组。

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x, p.y)

47. 用deque进行高效的队列操作

collections.deque是高效的双端队列。

from collections import deque

d = deque([1, 2, 3])
d.append(4)
d.appendleft(0)
print(d)

48. 使用OrderedDict保持字典顺序

collections.OrderedDict可以保持字典的插入顺序。

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
print(od)

49. 用ChainMap组合多个字典

collections.ChainMap用于组合多个字典。

from collections import ChainMap

a = {'x': 1, 'y': 2}
b = {'y': 3, 'z': 4}
cm = ChainMap(a, b)
print(cm['x'])
print(cm['y'])

50. 使用heapq实现堆队列

heapq模块提供了堆队列实现。

import heapq

heap = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
heapq.heapify(heap)
heapq.heappush(heap, -5)
print(heapq.heappop(heap))

51. 用bisect进行二分查找

bisect模块用于二分查找和插入。

import bisect

a = [1, 3, 4, 4, 4, 6, 7]
print(bisect.bisect_left(a, 4))
print(bisect.bisect_right(a, 4))

52. 使用statistics进行统计计算

statistics模块提供了统计计算功能。

import statistics

data = [1, 2, 2, 3, 4]
print(statistics.mean(data))
print(statistics.median(data))
print(statistics.mode(data))

53. 用fractions处理分数

fractions模块用于处理分数。

from fractions import Fraction

f = Fraction(3, 4)
print(f)
print(f * 2)

54. 使用decimal进行高精度计算

decimal模块用于高精度浮点计算。

from decimal import Decimal

a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
print(a + b)

55. 用uuid生成唯一标识符

uuid模块用于生成唯一标识符。

import uuid

unique_id = uuid.uuid4()
print(unique_id)

56. 使用secrets生成安全随机数

secrets模块用于生成安全随机数。

import secrets

token = secrets.token_hex(16)
print(token)

57. 使用hashlib进行哈希计算

hashlib模块用于进行哈希计算。

import hashlib

data = 'Hello, World!'.encode('utf-8')
hash_object = hashlib.sha256(data)
hex_dig = hash_object.hexdigest()
print(hex_dig)

58. 用hmac进行消息认证

hmac模块用于消息认证码（MAC）操作。

import hmac
import hashlib

key = b'secret_key'
message = b'Hello, World!'
h = hmac.new(key, message, hashlib.sha256)
print(h.hexdigest())

59. 使用socket进行网络编程

socket模块用于网络编程。

import socket

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(('www.python.org', 80))
s.sendall(b'GET / HTTP/1.1\r
Host: www.python.org\r
\r
')
response = s.recv(1024)
print(response)
s.close()

60. 用email构建和解析电子邮件

email模块用于构建和解析电子邮件。

from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = 'sender@example.com'
msg['To'] = 'receiver@example.com'
msg['

Subject'] = 'Test Email'
msg.attach(MIMEText('This is a test email.', 'plain'))
print(msg.as_string())

61. 使用imaplib接收邮件

imaplib模块用于接收邮件。

import imaplib

mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')
mail.login('username', 'password')
mail.select('inbox')
result, data = mail.search(None, 'ALL')
mail_ids = data[0].split()
for mail_id in mail_ids:
    result, msg_data = mail.fetch(mail_id, '(RFC822)')
    raw_email = msg_data[0][1]
    print(raw_email)
mail.logout()

62. 使用smtplib发送邮件

smtplib模块用于发送邮件。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

msg = MIMEText('This is a test email.')
msg['Subject'] = 'Test Email'
msg['From'] = 'sender@example.com'
msg['To'] = 'receiver@example.com'

with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
    server.starttls()
    server.login('username', 'password')
    server.send_message(msg)

63. 用csv处理CSV文件

csv模块用于处理CSV文件。

import csv

with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['name', 'age'])
    writer.writerow(['Alice', 25])
    writer.writerow(['Bob', 30])

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

64. 使用sqlite3进行数据库操作

sqlite3模块用于操作SQLite数据库。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')
c.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
conn.commit()
for row in c.execute('SELECT * FROM users'):
    print(row)
conn.close()

65. 用pickle进行对象序列化

pickle模块用于对象的序列化和反序列化。

import pickle

data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

with open('data.pkl', 'rb') as f:
    loaded_data = pickle.load(f)
    print(loaded_data)

66. 使用xml.etree.ElementTree解析XML

xml.etree.ElementTree模块用于解析XML。

import xml.etree.ElementTree as ET

xml_data = '''
  
  
'''

root = ET.fromstring(xml_data)
for child in root:
    print(child.attrib)

67. 用configparser解析配置文件

configparser模块用于解析配置文件。

import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('example.ini')
print(config['DEFAULT']['ServerAliveInterval'])

68. 使用unittest进行单元测试

unittest模块用于单元测试。

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

69. 使用doctest进行文档测试

doctest模块用于测试文档中的代码。

def add(a, b):
    """
    Adds two numbers.

    >>> add(1, 2)
    3
    >>> add(-1, 1)
    0
    """
    return a + b

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

70. 用time模块进行时间操作

time模块提供了时间操作功能。

import time

print(time.time())
print(time.ctime())
time.sleep(1)
print("Slept for 1 second")

71. 使用calendar处理日历

calendar模块提供了日历相关的功能。

import calendar

print(calendar.month(2024, 6))

72. 用random生成随机数

random模块用于生成随机数。

import random

print(random.random())
print(random.randint(1, 10))
print(random.choice(['Alice', 'Bob', 'Charlie']))

73. 使用math进行数学计算

math模块提供了基本的数学计算功能。

import math

print(math.sqrt(16))
print(math.sin(math.pi / 2))
print(math.factorial(5))

74. 用statistics进行统计计算

statistics模块提供了统计计算功能。

import statistics

data = [1, 2, 2, 3, 4]
print(statistics.mean(data))
print(statistics.median(data))
print(statistics.mode(data))

75. 使用typing进行类型注解

typing模块提供了类型注解支持。

from typing import List, Dict

def greet(names: List[str]) -> None:
    for name in names:
        print(f"Hello, {name}")

greet(['Alice', 'Bob'])

76. 使用functools.partial简化函数调用

functools.partial可以简化函数的调用。

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

square = partial(power, exponent=2)
print(square(3))

77. 使用functools.wraps保留装饰器原信息

functools.wraps用于保留被装饰函数的原信息。

from functools import wraps

def my_decorator(f):
    @wraps(f)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        print("Calling decorated function")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapped

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello")

say_hello()

78. 用dataclasses.field定义默认值

dataclasses.field用于定义字段默认值。

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int = 25
    hobbies: list = field(default_factory=list)

person = Person('Alice')
print(person)

79. 使用weakref避免循环引用

weakref模块用于避免循环引用。

import weakref

class MyClass:
    pass

obj = MyClass()
r = weakref.ref(obj)
print(r())
del obj
print(r())

80. 使用contextlib.closing确保资源关闭

contextlib.closing用于确保资源关闭。

from contextlib import closing
import sqlite3

with closing(sqlite3.connect('example.db')) as conn:
    with conn:
        c = conn.cursor()
        c.execute('SELECT SQLITE_VERSION()')
        print(c.fetchone())

81. 用tempfile创建临时文件

tempfile模块用于创建临时文件。

import tempfile

with tempfile.TemporaryFile() as temp:
    temp.write(b'This is a temporary file')
    temp.seek(0)
    print(temp.read())

82. 使用pdb进行调试

pdb模块提供了交互式调试功能。

import pdb

def buggy_function(x, y):
    result = x + y
    pdb.set_trace()
    return result

buggy_function(3, 5)

83. 使用trace跟踪程序执行

trace模块用于跟踪程序执行。

import trace

tracer = trace.Trace(count=False, trace=True)
tracer.run('print(sum(range(10)))')

84. 用cProfile进行性能分析

cProfile模块用于进行性能分析。

import cProfile

def slow_function():
    for _ in range(10000):
        sum(range(100))

cProfile.run('slow_function()')

85. 使用line_profiler分析代码行

line_profiler用于分析代码行性能。

# 需要安装line_profiler: pip install line_profiler

import line_profiler

def slow_function():
    for _ in range(10000):
        sum(range(100))

profiler = line_profiler.LineProfiler(slow_function)
profiler.enable_by_count()
slow_function()
profiler.print_stats()

86. 使用memory_profiler分析内存使用

memory_profiler用于分析内存使用。

# 需要安装memory_profiler: pip install memory_profiler

from memory_profiler import profile

@profile
def slow_function():
    a = [i for i in range(10000)]
    return a

slow_function()

87. 用tracemalloc分析内存分配

tracemalloc模块用于分析内存分配。

import tracemalloc

tracemalloc.start()

def slow_function():
    a = [i for i in range(10000)]
    return a

slow_function()
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
for stat in snapshot.statistics('lineno'):
    print(stat)

88. 使用asyncio进行异步编程

asyncio模块用于异步编程。

import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(print_numbers())

89. 使用multiprocessing进行多进程编程

multiprocessing模块用于多进程编程。

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

p = Process(target=print_numbers)
p.start()
p.join()

90. 用threading进行多线程编程

threading模块用于多线程编程。

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_numbers)
t.start()
t.join()

91. 使用subprocess执行子进程

subprocess模块用于执行子进程。

import subprocess

result = subprocess.run(['echo', 'Hello, World!'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

92. 用shutil操作文件

shutil模块用于高级文件操作。

import shutil

shutil.copy('source.txt', 'destination.txt')
shutil.move('source.txt', 'new_location.txt')
shutil.rmtree('directory_to_remove')

93. 使用pathlib处理文件路径

pathlib模块提供了面向对象的文件路径处理。

from pathlib import Path

path = Path('example.txt')
path.write_text('Hello, World!')
print(path.read_text())

94. 使用tarfile压缩和解压缩文件

tarfile模块用于处理tar文件。

import tarfile

with tarfile.open('archive.tar.gz', 'w:gz') as tar:
    tar.add('example.txt')

with tarfile.open('archive.tar.gz', 'r:gz') as tar:
    tar.extractall()

95. 用zipfile压缩和解压缩文件

zipfile模块用于处理zip文件。

import zipfile

with zipfile.ZipFile('archive.zip', 'w') as zipf:
    zipf.write('example.txt')

with zipfile.ZipFile('archive.zip', 'r') as zipf:
    zipf.extractall()

96. 使用bz2进行数据压缩

bz2模块用于数据压缩。

import bz2

data = b'This is the original text.'
compressed = bz2.compress(data)
decompressed = bz2.decompress(compressed)
print(decompressed)

97. 使用gzip进行数据压缩

gzip模块用于数据压缩。

import gzip

data = b'This is the original text.'
compressed = gzip.compress(data)
decompressed = gzip.decompress(compressed)
print(decompressed)

98. 用lzma进行数据压缩

lzma模块用于数据压缩。

import lzma

data = b'This is the original text.'
compressed = lzma.compress(data)
decompressed = lzma.decompress(compressed)
print(decompressed)

99. 使用concurrent.futures进行并行编程

concurrent.futures模块用于并行编程。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(print_numbers)
    future.result()

100. 用asyncio和aiohttp进行异步HTTP请求

aiohttp模块用于异步HTTP请求。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = 'http://www.example.com'
    html = await fetch(url)
    print(html)

asyncio.run(main())