在本文中，将探讨如何通过几个实用的技巧来优化Python代码，使其更加简洁和高效。将学习如何提高代码的可读性、安全性以及如何节省内存。以下是将要讨论的主要内容：
在Python中，可以通过三元条件表达式来简化条件赋值。这种方式不仅代码更短，而且易于理解。例如，传统的if-else语句可以被替换为：
condition = False
x = 1 if condition else 0
print(x)
这样的代码更加简洁，并且易于理解。
在处理大数字时，可以使用下划线（_）来提高代码的可读性。例如，将1000000000写作1_000_000_000。此外，可以使用格式化字符串来输出带有逗号分隔的数字：
num1 = 1_000_000_000 # 10亿
num2 = 10_000_000 # 1000万
total = num1 + num2
print(f'{total:,}') # 输出：1,010,000,000
这样的输出更加易于阅读和理解。
在输入密码等敏感信息时，可以使用getpass模块来避免密码在屏幕上显示。这样提高了安全性：
from getpass import getpass
uname = input('请输入用户名：')
pwd = getpass('请输入密码：')
print('正在登录...')
使用getpass模块后，密码输入时不会显示在屏幕上。
在Python中，可以使用字典来模拟switch-case结构。通过将函数名作为键，函数表达式作为值，可以轻松地实现这一功能：
calc = {
'add': lambda x, y: x + y,
'subtract': lambda x, y: x - y,
'mul': lambda x, y: x * y,
'div': lambda x, y: x / y
}
print(calc['add'](5, 4))
print(calc['subtract'](5, 2))
print(calc['mul'](5, 4))
print(calc['div'](10, 2))
这种方式使得代码更加灵活和简洁。
当处理大型数据集时，使用生成器可以显著节省内存。生成器按需计算元素，而不是一次性将所有元素加载到内存中。例如，计算10000个数的平方：
import sys
squares_list = [i*i for i in range(10_000)]
print(sys.getsizeof(squares_list, "bytes")) # 输出：87632字节
squares_gen = (i*i for i in range(10_000))
print(sys.getsizeof(squares_gen, "bytes")) # 输出：128字节
使用生成器后，内存使用量显著减少。
Python中的下划线（_）是一个交互式操作符，可以用来存储最后一次操作的结果。例如：
2 + 3 # 输出：5
print(_) # 输出：5