Python中容易被忽視的核心功能
Python是一門富有魅力的編程語言，擁有豐富的功能和庫，以及強大的社區支持。然而，有一些核心功能經常被忽視，而它們實際上可以極大地提高代碼的質量、可讀性和性能。
1. 解析命令行參數的argparse庫
很多Python開發者在編寫命令行工具時仍然使用sys.argv或自己編寫的參數解析代碼，但Python標準庫中有一個強大的工具可以更輕松地處理命令行參數，那就是argparse庫。它允許定義命令行選項、參數和子命令，自動生成幫助信息，還支持類型檢查和默認值設置。
下面是一個簡單的示例：
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="一個簡單的命令行工具")
parser.add_argument("--input", help="輸入文件路徑")
parser.add_argument("--output", help="輸出文件路徑")
args = parser.parse_args()
if args.input and args.output:
print(f"從 {args.input} 復制到 {args.output}")2. 上下文管理器與with語句
上下文管理器是一個被忽視但非常有用的功能，可以確保資源在使用后被正確釋放。Python中的with語句可以創建一個上下文管理器，比如處理文件、數據庫連接或網絡套接字時非常有用。
示例：
with open("example.txt", "r") as file:
data = file.read()
# 在離開with塊后，文件會被自動關閉3. 列表推導式和生成器表達式
列表推導式和生成器表達式允許以一種簡潔的方式創建列表或生成器。它們可以取代傳統的循環，使代碼更加緊湊和可讀。
示例：
# 列表推導式
squares = [x**2 for x in range(10)]
# 生成器表達式
even_squares = (x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0)4. 字典的setdefault()方法
setdefault()方法是字典的一個被忽視的功能，它允許在字典中設置默認值，如果鍵不存在，則創建該鍵并設置默認值。這在處理字典時非常有用，避免了繁瑣的if-else語句。
示例：
data = {}
data.setdefault("count", 0)
data["count"] += 15. 函數的默認參數值
很多人知道Python函數可以有默認參數值，但不是每個人都了解如何正確使用它們。默認參數值可以簡化函數調用，同時允許在需要時提供自定義值。
示例：
def greet(name="World"):
print(f"Hello, {name}!")
greet() # 輸出 "Hello, World!"
greet("Alice") # 輸出 "Hello, Alice!"6. 使用collections庫的namedtuple
namedtuple是Python的一個被忽視但非常有用的數據結構。它可以為元組的字段分配名稱，使代碼更具可讀性。
示例：
from collections import namedtuple
Person = namedtuple("Person", ["name", "age", "country"])
alice = Person("Alice", 30, "USA")
print(alice.name) # 輸出 "Alice"7. 集合操作符
Python的集合操作符（|、&、-等）允許你執行集合的并集、交集和差集操作，而不需要顯式編寫循環。這可以大大簡化代碼，同時提高性能。
示例：
a = {1, 2, 3}
b = {3, 4, 5}
union = a | b # 并集 {1, 2, 3, 4, 5}
intersection = a & b # 交集 {3}
difference = a - b # 差集 {1, 2}8. 使用functools庫的lru_cache
functools庫中的lru_cache是一個強大的功能，可以緩存函數的調用結果，以避免重復計算。這對于需要頻繁調用的函數非常有用，可以顯著提高性能。
示例：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None) # 緩存所有調用結果
def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)9. 使用enumerate()迭代列表
enumerate()是一個方便的功能，可以同時訪問列表的索引和值。這在需要迭代列表時非常有用。
示例：
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"Index {index}: {fruit}")10. 使用collections庫的Counter
Counter是collections庫中的一個功能，用于統計可迭代對象中元素的出現次數。這對于分析數據和計數頻率非常有用。
示例：
from collections import Counter
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
count = Counter(data)
print(count[3]) # 輸出 3以上是Python中一些容易被忽視的核心功能，它們可以大幅改善代碼質量、可讀性和性能。通過深入了解和應用這些功能，可以成為更高效的Python開發者，并寫出更出色的Python代碼。希望這些示例和解釋能幫助你更好地掌握這些功能，將它們應用到日常編程工作中。
