1. 用ZIP处理列表
假设要合并相同长度的列表并打印结果。同样有一种更通用的方式，即用zip（）函数获得想要的结果，代码如下：
countries= ['France', 'Germany', 'Canada']
capitals = ['Paris', 'Berlin', 'Ottawa']
for country, capital in zip(countries,capitals):
print(country, capital)
#输出：
# France Paris
# Germany Berlin
# Canada Ottawa
2. 使用python collections
Python collections是容器数据类型，即列表、集合、元组、字典。Collections模块提供了可以增强代码的高性能数据类型，使工作更加简洁容易。它还提供了许多功能，以下使用Counter() 函数进行演示。
Counter() 函数采用一个可迭代对象（如列表或元组），并返回一个Counter字典。字典的键是迭代器中唯一存在的元素，每个键的值是该元素在迭代器中出现次数的计数。
为创建一个Counter对象，将一个迭代的（列表）传递给Counter（）函数，代码如下。
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from collections import Counter
count = Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])
print(count) # Counter({'b': 3, 'c': 2, 'd': 2, 'a': 1})
3. 使用itertools
Python的itertools模块是用于处理迭代器的工具集合。Itertools包含多种工具，用于生成输入数据的可迭代结果。这里以itertools.combinations()为例。itertools.combinations()用于构建组合。这些是输入量的可能组合项。
举一个现实中的例子来阐明以上观点：
假设一个锦标赛中有4个队伍，在联赛阶段，每个队伍都要与其他每个队伍进行比赛。任务是列出所有比赛队伍的可能组合。
代码如下：
import itertools
friends = ['Team 1', 'Team 2', 'Team 3', 'Team 4']
list(itertools.combinations(friends, r=2))
# [('Team 1', 'Team 2'), ('Team 1', 'Team 3'), ('Team 1', 'Team 4'), ('Team 2', 'Team 3'), ('Team 2', 'Team 4'), ('Team 3', 'Team 4')]
需要注意的是，值的顺序不重要。因为('Team 1', 'Team 2')和('Team 2', 'Team 1')代表同一对，所以输出列表只需包含其中一个。相似的，可以使用itertools.permutations()以及来自该模块的其他函数。
4 使用列表推导式
列表推导式用于从其他可迭代对象中创建新列表。列表推导式返回列表时，由包含表达式的方括号组成，该表达式对于每个元素以及用于循环遍历每个元素的for循环执行。由于对python解释器进行了优化，可以在循环期间发现可预测的模式，因此列表推导速度更快。
如下，使用列表推导式计算前五个整数的平方：
m = [x** 2 for x in range(5)]
print(m) # [0, 1, 4, 9, 16]
再如，使用列表推导式查找两个列表中的公共数字：
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list_a =[1, 2, 3, 4]
list_b = [2, 3, 4, 5]
common_num = [a for a in list_a for b in list_b if a == b]
print(common_num) # [2, 3, 4]
5. 将两个列表转换为一个字典
假设有两个列表，一个列表内容为学生姓名，另一个内容为学生分数。使用zip函数，将这两个列表转换为一个字典，代码如下：
students= ["Peter", "Julia", "Alex"]
marks = [84, 65, 77]
dictionary = dict(zip(students, marks))
print(dictionary) # {'Peter': 84, 'Julia': 65, 'Alex': 77}
6. 字符串拼接
拼接字符串时可用for循环来逐个添加元素，但这非常低效（特别是当列表很长时）。在python中，字符串是不可变的，因此拼接字符串时，必须将左、右字符串复制到新的字符串中。
更好的方法是使用join() 函数，如下所示：
haracters= ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
word = "".join(characters)
print(word) # python
7. 使用sorted()函数
在python中使用内置函数sorted()可以轻而易举地对任何序列进行排序，它能完成很多艰难的工作。sorted()可对任何序列（列表、元组）进行排序，并返回已排序的元素列表。如下对数字进行升序排列：
sorted([3,5,2,1,4])# [1, 2, 3, 4, 5]
如下对字符串进行降序排列:
sorted(['france','germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany','france', 'china', 'canada']
9. 用enumerate()迭代
Enumerate（）方法向可迭代对象添加一个计数器，并以枚举对象的形式返回。
以下是一个经典的编码方面的面试问题（通常被称为Fizz Buzz问题）。
编写一个程序来打印列表中的数字。若数字是3的倍数，输出“fizz”；是5的倍数，输出“buzz”；既是3又是5的倍数，输出“fizzbuzz”
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numbers= [30, 42, 28, 50, 15]
for i, num in enumerate(numbers):
if num % 3 == 0 and num % 5 == 0:
numbers[i] = 'fizzbuzz'
elif num % 3 == 0:
numbers[i] = 'fizz'
elif num % 5 == 0:
numbers[i] = 'buzz'
print(numbers) # ['fizzbuzz', 'fizz', 28, 'buzz', 'fizzbuzz']
10. 使用python generators（生成器）
generator函数允许创建类似迭代器的函数。他们允许程序员以一种简单快速的方式创建迭代器。下面通过一个例子来解释这个概念。
假设要对从1开始的前100000000个完全平方数求和。
看起来很容易对吧。使用列表推导式可以很轻松的做到这一点，但是它的输入量过大。下面为一示例：
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import time
t1 =time.clock()
sum([i * i for i in range(1, 100000000)])
t2 = time.clock()
time_diff = t2 - t1
print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # Ittook 13.197494000000006 Secs to execute this method
在增加求和的完全平方数时，由于需要大量计算时间，这种方法并不够灵活。这时python生成器就派上用场了。将方括号替换为圆括号后，列表推导式更改为生成器表达式。现在计算花费的时间：
import time
t1 = time.clock()
sum((i * i for i in range(1, 100000000)))
t2 = time.clock()
time_diff = t2 - t1
print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # Ittook 9.53867000000001 Secs to execute this method
如上，所花费时间已大大减少。输入量越大，减少效果越显著。
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