Python的高级用法，效率提高没毛病！

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任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 * 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！

Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。

x = lambda a, b: a + b
print(x(2, 5))


x = lambda y: y * 2 + 1
print(x(5))

看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

def pingfang(a):
    return a ** 2




x = list(map(pingfang, [1, 2, 3]))
print(x)




def add(a, b):
    return a + b




x = list(map(add, [1, 2, 3], [4, 5, 6]))
print(x)

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

详情请看如下示例

def filterNumber(a):
    if a % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False




x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
res = list(filter(filterNumber, x))
print(res)

Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

def gen_example():
    print('before any yield')


    yield 'first yield'


    print('between yields')


    yield 'second yield'


    print('no yield anymore')




gen = gen_example()


gen.__next__()  # 第一次调用next
# before any yield
# 'first yield'


gen.__next__()  # 第二次调用next
# between yields
# 'second yield'


gen.__next_


type([i for i in range(5)])


type((i for i in range(5)))
a = (i for i in range(1, 1001))


for i in a:
    print(i)

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