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枚举
不要这么做：
i = 0
for item in iterable:
print i, item
i += 1
而是这样：
for i, item in enumerate(iterable):
print i, item
Enumerate可以接受第二个参数，例如：
>>> list(enumerate('abc'))
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]
>>> list(enumerate('abc', 1))
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
字典/集合 解析
你可能知道列表解析，但不知道字典/集合解析。字典/集合解析简单而且高效，例如：
my_dict = {i: i * i for i in xrange(100)}
my_set = {i * 15 for i in xrange(100)}
# There is only a difference of ':' in both
强制浮点数除法
如果我们除以一个整数，即使结果是一个浮点数，Python（2） 依旧会给我们一个整数。为了规避这个问题，我们需要这样做：
result = 1.0/2
但是现在有一种别的方法可以解决这个问题，甚至在之前我都没有意识到有这种方法存在。你可以进行如下操作：
from __future__ import division
result = 1/2
# print(result)
# 0.5
需要注意的是这个窍门只适用于Python 2。在Python 3 中就不需要进行import 操作了，因为它已经默认进行import了。
简单的服务器
你想快速简单的分享目录下的文件吗？可以这样做：
# Python2
python -m SimpleHTTPServer
# Python 3
python3 -m http.server
这回启动一个服务器
Python表达式求值
我们都知道eval,但也许并不是所有人都知道literal_eval.可以这么做：
import ast
my_list = ast.literal_eval(expr)
而不是这样：
expr = "[1, 2, 3]"
my_list = eval(expr)
我相信对于大多数人来说这种形式是第一次看见，但是实际上这个在Python中已经存在很长时间了。
分析脚本
按下面的方式运行脚本，可以很简单的对其进行分析：
python -m cProfile my_script.py
对象自检
在Python中，可以通过dir()来检查对象，例如：
>>> foo = [1, 2, 3, 4]
>>> dir(foo)
['__add__', '__class__', '__contains__',
'__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', ... ,
'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove',
'reverse', 'sort']
调试脚本
你可以使用pdb模块在脚本中设置断点来调试脚本，就像这样：
import pdb
pdb.set_trace()
你可以在脚本的任何地方加入pdb.set_trace()，该函数会在那个位置设置一个断点。超级方便。你应该多阅读pdb 函数的相关内容，因为在它里面还有很多鲜为人知的功能。
简化if结构
如果必须检查一些值，可以用
if n in [1,4,5,6]:
而不是用复杂的if结构：
if n==1 or n==4 or n==5 or n==6:
字符串/数列 逆序
下面的方式可以快速反转一个列表：
>>> a = [1,2,3,4]
>>> a[::-1]
[4, 3, 2, 1]
# This creates a new reversed list.
# If you want to reverse a list in place you can do:
a.reverse()
这种方式同样适用于字符串：
>>> foo = "yasoob"
>>> foo[::-1]
'boosay'
优雅地打印
下面的方式可以用优雅的方式打印字典和列表：
from pprint import pprint
pprint(my_dict)
这用于字典打印是非常高效的，如果你想从文件中快速优雅的打印出json，可以这样做：
cat file.json | python -m json.tools
三元运算
三元运算是if-else 语句的快捷操作，也被称为条件运算。这里有几个例子可以供你参考:
[on_true] if [expression] else [on_false]
x, y = 50, 25
small = x if x < y else y原文转自：https://freepythontips.wordpress.com/2015/04/19/nifty-python-tricks/
