写Python，代码简洁优雅是大家追求的目标，但实现这一点并不只是少写几行代码这么简单。这里就分享三个让代码更高效、简洁的小技巧，它们可能是你写出更好代码的关键。
1. 用列表推导式提升代码简洁性
列表推导式是Python中的宝藏，写起来简直不要太爽！它可以让循环和条件判断都浓缩成一行代码，既省事又好看。
看个例子：
# 普通写法：找出1到10的平方
squares = []
for i in range(1, 11):
squares.append(i ** 2)
print(squares)
# 列表推导式
squares = [i ** 2 for i in range(1, 11)]
print(squares)
两种方法都能完成任务，但后者看着更清晰，而且减少了代码行数，逻辑一眼就懂。
温馨提示：
如果逻辑太复杂，比如包含嵌套循环或多层条件判断，列表推导式就不太适合了。否则代码变得不易阅读，那就是得不偿失啦！
2. 巧用lambda函数，匿名函数的威力你想不到
有时候函数很简单，只需要临时用一下，专门写个def看起来有点浪费。这时候，lambda函数就派上用场了。
比如，你想对一组数据按某种规则排序：
# 普通函数
def sort_key(x):
return x[1]
data = [(1, 3), (2, 2), (3, 1)]
sorted_data = sorted(data, key=sort_key)
print(sorted_data)
# lambda写法
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])
print(sorted_data)
你会发现，用lambda直接写规则，代码更直观，逻辑也很清楚。
温馨提示：
虽然lambda很方便，但它只能写一行逻辑，复杂的处理还是老老实实用def吧！
3. 用生成器节省内存，特别是处理大数据的时候
列表一次性加载到内存，如果数据量大，很容易撑爆你的电脑。生成器就是为了解决这个问题，它是一边生成一边计算的，节约内存那是妥妥的。
来看看对比：
# 普通列表
large_list = [i for i in range(10**6)]
print(sum(large_list)) # 占用大量内存
# 生成器
large_gen = (i for i in range(10**6))
print(sum(large_gen)) # 内存友好
两者功能一致，但生成器不会把所有数据一次性加载到内存，非常适合处理超大数据集，比如日志分析或流式处理。
温馨提示：
生成器只能被迭代一次，如果需要多次使用同样的数据，就得重新生成了。记住这一点，免得踩坑。
学会了这三个技巧，写Python代码的时候不妨试试看，说不定你的代码立马焕然一新！
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