我发现了用 Python 编写简洁代码的秘诀！

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编写简洁的代码不仅是一种良好的编程实践，更是确保代码可维护性和可扩展性的关键。无论是在开发阶段还是生产环境中，代码质量都至关重要。 作为数据科学家，我们常常使用 Jupyter Notebooks 进行数据探索和模型开发。在这个阶段，我们关注的重点是快速验证想法和证明概念。然而，一旦模型准备就绪，就需要将其部署到生产环境中，这时代码质量就显得尤为重要。 生产代码必须足够健壮、可读且易于维护。不幸的是，数据科学家编写的原型代码通常难以满足这些要求。作为一名机器学习工程师，我的职责就是确保代码能够顺利地从概念验证阶段过渡到生产环境。 因此，编写简洁的代码对于提高开发效率和降低维护成本至关重要。在本文中，我将分享一些 Python 编程技巧和最佳实践，并通过简洁的代码示例，向您展示如何提高代码的可读性和 ………………………………