Python 是一种简单易上手、可读性强且功能强大的编程语言，它有一些独特的技巧和写法，可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码，让它看起来更加紧凑和高级。

In [1]:

import platform
f"本文运行的 Python 版本：{platform.python_version()}"

Out[1]:

'本文运行的 Python 版本：3.9.19'

三元运算

if-else 语句是我们在 Python 中学习的基础逻辑判断语法之一。我们通常会以分支的形式来书写这个语句，但 Python 其实能支持 if 和 else 语句在同一行，简单快捷完成判断。

In [2]:

def is_adult(age):
    return "你是成年人" if age >= 18 else "你是未成年人"

In [3]:

is_adult(18)

Out[3]:

'你是成年人'

In [4]:

is_adult(17)

Out[4]:

'你是未成年人'

列表推导式

列表推导式是 Python 独有且非常强大的语法，它提供了一种简短的语法来根据现有列表的值创建列表。相比函数和循环更紧凑，甚至还可以加入条件判断。基本语法如下

[expression for item in list]

In [5]:

countries = ["united states", "brazil", "united kingdom", "japan"]

In [6]:

[country.title() for country in countries if country.startswith("u")]

Out[6]:

['United States', 'United Kingdom']

与列表推导式类似，Python 中也有字典推导式，字典推导式提供了一种简短的语法，在一行代码中创建字典。基本语法如下

{key: value for key, value in iterable}

In [7]:

{x: x * x for x in range(10)}

Out[7]:

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

如果我们需要合并字典，有多种方法，可以使用 update() 方法，merge() 运算符，包括上面提到的字典推导式。还一种非常简单的方法，是通过使用解包运算符 **，我们添加 ** 在每个字典前面，组合为一个新的字典来存储输出。

In [8]:

dict1 = {"a": 1, "b": 2}
dict2 = {"c": 3, "d": 4}

In [9]:

{**dict1, **dict2}

Out[9]:

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

一个非常高频的处理是对列表元素虑重。这时一个最快捷的方式是利用 Python 中的集合 set，集合是元素的无序集合。我们只需要将列表转为集合再转回为列表即可。

In [10]:

nums = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 9]

In [11]:

list(set(nums))

Out[11]:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果我们需要为多个变量赋值，我们可以一行中完成这个过程。

In [12]:

a, b, c = 1, "abc", True

In [13]:

print(a, b, c)

1 abc True

对列表元素进行筛选过滤，保留其中满足某些条件的元素结果为新的列表。这个功能的实现方法也很多，一个简单的方法是使用 filter() 函数。基本语法如下

filter(function, iterable)

我们可以借助 lambda 匿名函数来定义过滤条件，配合 filter，可以在一行中快速完成列表元素筛选的功能。比如下例我们筛选出列表中的所有偶数：

In [14]:

lst = [10, 11, 12, 13, 14, 15]

In [15]:

list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))

Out[15]:

[10, 12, 14]

依据 key 对字典进行排序，我们可以借助 sorted 函数，比如

In [16]:

d = {"Z": 9.99, "Y": 9.99, "X": 9.99}

In [17]:

sorted(d.items())

Out[17]:

[('X', 9.99), ('Y', 9.99), ('Z', 9.99)]

依据 value 对字典进行排序，我们依然可以借助 sorted 函数，比如

In [18]:

d = {"USA": 329.5, "Brazil": 212.6, "UK": 67.2}

In [19]:

sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

Out[19]:

[('UK', 67.2), ('Brazil', 212.6), ('USA', 329.5)]