在Python中，有很多实用的编程技巧，可以提升编程效率。以下是一些建议：

1. 列表生成式：可以用来快速生成列表，语法为 `[expr for var in iterable]`，例如：

```python
list_ = [i*2 for i in range(10)]
```

2. 字典生成式：可以用来快速生成字典，语法为 `{key_expr: value_expr for var in iterable}`，例如：

```python
dict_ = {i: i*2 for i in range(10)}
```

3. 使用 `enumerate` 函数：遍历列表同时获取索引和值，例如：

```python
for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
print(f'索引：{i}, 值：{value}')
```

4. 使用 `zip` 函数：同时遍历多个列表，例如：

```python
list1 = ['A', 'B', 'C']
list2 = [1, 2, 3]
for a, b in zip(list1, list2):
print(f'{a}, {b}')
```

5. 使用 `lambda` 函数：创建小型匿名函数，例如：

```python
add = lambda x, y: x + y
print(add(1, 2)) # 输出：3
```

6. 使用 `map` 函数：将函数应用于迭代器中的每个元素，并返回一个迭代器，例如：

```python
list(map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3])) # 输出：[2, 4, 6]
```

7. 使用 `filter` 函数：根据条件过滤迭代器中的元素，并返回一个迭代器，例如：

```python
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4])) # 输出：[2, 4]
```

8. 使用 `reduce` 函数：将一个函数作用于迭代器中的元素，并将所有元素组合为一个结果，例如：

```python
from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) # 输出：24
```

9. 使用列表切片：快速提取子列表，例如：

```python
list_ = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list_[1:3]) # 输出：[2, 3]
```

10. 使用 `with` 语句：简化资源管理，例如：

```python
with open('file.txt', 'r') as ***
***
```

以上技巧能帮助你编写更简洁、高效的Python代码。