01. 列表推导式的简洁表达
通过列表推导式，我们可以方便地生成一个由平方数构成的列表：`squares = [x2 for x in range(10)]`。
02. enumerate 函数的巧妙应用
使用 `enumerate` 可以同时获取列表中的索引和元素值，例如：`for i, value in enumerate([‘a’, ‘b’, ‘c’]): print(i, value)`。
03. 利用 zip 同步遍历多个列表
`zip` 函数可以同步遍历多个列表，例如：`names=[‘Tom’,’Jerry’]`，`ages=[20, 25]`，通过 `for name, age in zip(names, ages): print(name, age)` 可以同时获取名字和对应的年龄。
04. 字典的 get 方法使用
通过 `get` 方法可以从字典中获取指定键的值，例如：`person= {‘name’:’Alice’, ‘age’:30}`，`print(person.get(‘age’))` 会输出 30。
05. lambda 表达式的简洁函数定义
使用 `lambda` 可以定义简单的匿名函数，例如 `add=lambda x, y: x+y`，然后调用 `print(add(3, 5))` 输出 8。
06. 装饰器（Decorator）的巧妙应用
装饰器是 Python 中的一种高级功能，可以用于增强函数的功能。例如，定义一个装饰器 `decorator`，在函数执行前后打印 “Before” 和 “After”。
07. args 和 kwargs 的使用
使用 `args` 和 `kwargs` 可以接收任意数量的函数参数，例如 `def demo(args, kwargs): print(args, kwargs)`。
08. 列表的切片操作
切片是 Python 中对列表进行操作的一种便捷方式，例如 `a=[1,2,3,4,5]`，`print(a[1:4])` 输出 `[2, 3, 4]`。
09. 高级列表/集合/字典推导式应用
推导式是 Python 中生成列表、集合和字典的一种强大工具。例如，生成一个由平方数构成的字典 `squared={x: x2 for x in range(5)}`，或者生成一个由字符串中的唯一字符构成的集合 `unique={x for x in ‘hello’}`。
10. Python 中 is 和 == 的区别
在 Python 中，`is` 和 `==` 都是用来比较的对象，但它们有重要的区别。例如，`a = [1, 2]` 和 `b = [1, 2]`，`print(a==b)` 输出 True，但 `print(a is b)` 输出 False。
11. 使用 with 语句管理资源
使用 `with` 语句可以方便地管理资源，例如打开文件后自动关闭：`with open(‘file.txt’, ‘r’) as f: content=f.read()`。
12. 异常处理的 try/except 结构
通过 `try/except` 可以捕获并处理异常，例如 `try: 1/0 except ZeroDivisionError as e: print(“错误:”, e)`。
13. 类属性和实例属性的区别
在类中，类属性是所有实例共享的，而实例属性是每个实例独有的。例如，在类 `Demo` 中，`class_var=0` 是类属性，而 `self.instance_var=1` 是实例属性。
14. Pythonic 编程风格的特点
Pythonic 编程风格注重代码的可读性和简洁性。例如，使用海象运算符可以在赋值的同时返回变量的值；使用函数式思维处理数据，如利用 `map` 和 `filter` 组合函数；使用部分参数冻结预配置函数参数；交换变量值使用简洁的语法；链式比较可以简化代码；使用新的字典合并方法（3.9+版本）。
