列表推导式：简洁的数据处理

列表推导式是Python中最具特色的功能之一，它允许用一行代码完成整个列表的生成和转换。传统方法需要多行循环和条件判断，而列表推导式将这个过程浓缩为单个表达式。例如，我们需要生成0到9所有偶数的平方列表，传统方法需要先创建空列表，然后循环判断并追加元素。使用列表推导式只需一行：[xx for x in range(10) if x % 2 == 0]。这种方法不仅代码量减少，执行效率也更高，因为Python对列表推导式进行了内部优化。

生成器表达式：内存友好的迭代

处理大数据集时，生成器表达式比列表推导式更有优势。它使用圆括号而非方括号，不会一次性生成所有数据，而是按需生成每个元素。例如，(xx for x in range(1000000)) 创建一个生成器对象，仅在迭代时计算下一个值，极大减少内存占用。这种方法特别适合处理流式数据或大型文件，避免将全部数据加载到内存中。

上下文管理器：资源自动管理

with语句创建的上下文管理器确保资源被正确初始化和清理，即使发生异常也能保证清理代码执行。除了内置的open()函数，我们可以使用contextlib创建自定义上下文管理器。例如，数据库连接操作可以封装在上下文管理中，自动处理连接建立和关闭，避免资源泄漏。这种模式使代码更安全、清晰，减少了try-finally块的使用。

装饰器：增强函数功能

装饰器是修改或增强函数行为的强大工具，无需修改函数本身代码。通过@符号应用到函数定义前，它可以添加日志记录、性能计时、权限检查等功能。例如，创建一个计时装饰器记录函数执行时间，只需在目标函数前添加@timer即可。装饰器遵循开放封闭原则，使核心功能与横切关注点分离，提高代码可维护性。

多赋值与序列解包

Python支持同时给多个变量赋值和序列解包，使代码更加简洁。例如，a, b = b, a 无需临时变量即可交换两个值。函数返回多个值时，可以直接解包到多个变量：x, y, z = get_coordinates()。星号表达式可以处理可变数量的元素：first, middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]。这种语法糖让代码更Pythonic，减少不必要的中间变量。

collections模块：高效数据结构

标准库中的collections模块提供了多种高效数据结构。defaultdict自动为不存在的键提供默认值，避免KeyError异常；Counter专门用于计数场景，提供快速的元素统计功能；deque双端队列支持高效的首尾添加删除操作，适合队列和栈的实现。这些专用数据结构比通用结构更高效，能显著提升程序性能。

f-strings：现代字符串格式化

Python 3.6引入的f-strings是字符串格式化的革命性改进。它直接在字符串中嵌入表达式，语法简洁直观。例如，fHello {name}, you have {count} messages 比传统的.format()方法或%格式化更易读写。f-strings支持表达式求值、格式规范和调试功能，执行速度也比其他格式化方法更快，是现代Python代码的首选。

lambda与高阶函数

lambda函数允许创建小型匿名函数，常与map()、filter()和reduce()等高阶函数配合使用。例如，list(map(lambda x: x2, numbers)) 对列表每个元素平方。虽然列表推导式现在更常用，但lambda在需要函数参数的场景下仍有价值，如sorted()的key参数或GUI编程中的回调函数。

类型提示：提高代码可读性

Python 3.5引入的类型提示功能虽不影响运行时行为，但极大提高了代码可读性和可维护性。通过标注变量、参数和返回值的类型，IDE可以提供更好的自动补全和错误检查，静态类型检查工具如mypy可以在运行前发现潜在错误。例如，def greet(name: str) -> str: 明确表示了函数期望的输入输出类型，使代码接口更清晰。

itertools模块：高效迭代工具

itertools模块提供了一系列高效的迭代器构建块，用于处理大量数据流。chain()连接多个迭代器；cycle()无限循环序列；combinations()生成所有可能组合。这些工具基于生成器实现，内存效率高，适合处理大规模数据集。熟练掌握itertools能帮助开发者写出更高效、更简洁的迭代代码。