别再用print调试了，试试这个！
print()不是万能的。
遇到复杂逻辑时，满屏输出反而让你更懵。
用logging模块替代它。
不仅能分级（DEBUG/INFO/WARNING），还能写入文件、过滤信息。
一行配置，终身受益：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
从此告别“我到底走到哪一步了？”的哲学问题 🤯
列表推导式？你可能用错了！
很多人以为列表推导只是语法糖。
其实它比普通for循环快20%-30%（实测数据来自Python 3.11）。
但别滥用！
嵌套三层以上？可读性直接崩盘。
记住口诀：
简单用推导，复杂回for。
比如这行就刚刚好 👇
squares = [x**2for x in range(10) if x % 2 == 0]
路径处理还在拼字符串？危险！
手动拼接路径（比如"folder/" + file）在Windows上会翻车。
斜杠反斜杠之争，程序员吵了几十年 😅
用pathlib，一劳永逸。
它是Python 3.4+内置的标准库，跨平台、面向对象、超直观。
示例：
from pathlib import Path
p = Path("data") / "input.txt"
if p.exists():
print(p.read_text())
优雅，又安全。
别让重复代码偷偷吃掉你的时间
写过三次相似的函数？该重构了。
Python的装饰器（decorator）就是为此而生。
比如自动计时：
import time
deftimer(func):
defwrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} took {time.time()-start:.2f}s")
return result
return wrapper
@timer
defslow_func():
time.sleep(1)
加一行@timer，性能分析秒搞定 ⏱️
你以为with open只是打开文件？
with语句的背后是上下文管理器（Context Manager）。
它确保资源一定被释放——哪怕中间报错！
但不止用于文件。
数据库连接、锁、临时环境变量……都能用。
自己也能写一个：
classTimer:
def__enter__(self):
self.start = time.time()
def__exit__(self, *args):
print(f"Block took {time.time() - self.start:.2f}s")
with Timer():
time.sleep(0.5)
是不是突然觉得Python有点酷？😎
最后说句掏心窝的话
这些技巧，不是炫技，而是省命。
我见过太多人用“能跑就行”的代码，加班到凌晨。
Python的设计哲学是“优雅、明确、简单”。
别辜负了Guido van Rossum的一片苦心。
下次写代码前，问问自己：
“这行，三年后的我会感谢我吗？”
如果答案是否定的——
现在就改。 💪
