Python词汇是一类单纯、初学、高工作效率的C词汇，在系统分析、数据挖掘、Web合作开发等应用领域获得了广为的应用应用领域。责任编辑将如是说11个Python句法基本功，让你四两拨千斤，提升标识符的工作效率和时效性。
采用条目推论式
条目推论式是一类简约高工作效率的形式来建立条目。它能透过三个函数和三个插值器来内部结构三个捷伊条目。比如，要建立三个包涵1到10的万平方的条目，能采用下列条目推论式：
codesquares =[x**2 for x in range(1,11)]print(squares)
2.采用词典推论式近似于条目推论式，词典推论式能透过三个函数和三个插值器来建立三个捷伊词典。比如，要建立三个将条目中的原素做为键，元素的万平方做为值的词典，能采用下列词典推论式：
codenumbers =[1,2,3,4,5]squaredict ={num: num**2 for num in numbers}print(squaredict)
3.采用子集推论式子集推论式也是一类简约高工作效率的形式来建立子集。它能透过三个函数和三个插值器来内部结构三个捷伊子集。比如，要建立三个包涵1到10的万平方的子集，能采用下列子集推论式：
codesquares ={x**2 for x in range(1,11)}print(squares)
4.采用zip函数 zip函数能将三个或数个字符串“填充”在一同，回到三个由位元共同组成的字符串。比如，能将三个条目依次做为键和值来建立三个词典：
codekeys =[a,b,c]values =[1,2,3]mydict = dict(zip(keys, values))print(mydict)
5.采用enumerate函数 enumerate函数能与此同时回到原素的检索和值。比如，要结点三个条目并与此同时赢得检索和值，能采用下列标识符：
codemylist =[apple,banana,orange]for index, value in enumerate(mylist): print(index, value)
6.采用sorted函数 sorted函数能对字符串进行排序，回到三个捷伊排好序的字符串。比如，要对三个条目进行排序，能采用下列标识符：
codemylist =[3,2,1,4,5]sortedlist = sortedmylist)print(sortedlist)
7.采用lambda函数 lambda函数是一类匿名函数，它能用于单纯的函数定义。比如，要定义三个将三个数相乘的函数，能采用下列标识符：
codemultiply = lambda x, y: x * yprint(multiply(2,3))
8.采用map函数
map函数能对字符串中的每个原素应用应用领域三个函数，并回到三个捷伊字符串。比如，要将三个条目中的每个原素都万平方，能采用下列标识符：
mylist =[1,2,3,4,5]
squaredlist = list(map(lambda x: x**2, mylist))
print(squaredlist)
9.采用filter函数
filter函数能根据三个条件过滤出字符串中符合条件的原素，并回到三个捷伊字符串。比如，要从三个条目中过滤出所有的偶数，能采用下列标识符：
mylist =[1,2,3,4,5]
evenlist = list(filter(lambda x: x %2 ==0, mylist))
print(evenlist)
10.采用@装饰器
装饰器是一类将函数做为参数并回到三个新函数的函数。@符号能用于定义装饰器。比如，要定义三个记录函数执行时间的装饰器，能采用下列标识符：
import time
def timeit(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
starttime = time.time()
result = func(*args,**kwargs)
endtime = time.time()
print(Execution time:{} seconds.format(endtime – starttime))
return result
return wrapper
@timeit
def myfunc():
time.sleep(1)
return Done!
myfunc()
11.采用with语句
with语句能用于处理资源，比如文件、网络连接等。它能在标识符块结束时自动关闭资源，避免了手动关闭资源可能出现的错误。比如，要打开三个文件并读取其中的内容，能采用下列标识符：
with open(myfile.txt,r) as f:
content = f.read()
print(content)
以上是11个Python句法基本功，这些基本功能让你写出更加简约、高工作效率、时效性强的标识符。如果你想要更深入地了解Pytho
