用python提高工作效率,python 高效

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　　任何编程语言的高级特性通常都是通过大量的经验发现的。例如，您正在编写一个复杂的项目，并在stackoverflow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，使用了你从来不知道的Python函数！

　　这种学习方式太有趣了：通过探索，你偶然发现了一些东西。

　　这里是Python的5个高级特性及其用法。

　　Lambda 函数

　　Lambda函数是一个比较小的匿名函数。3354匿名意味着它实际上没有函数名。

　　Python函数一般都是以def a_function_name()的风格定义的，但是对于lambda函数，我们根本没有命名。这是因为lambda函数的作用是在没有完全定义函数的情况下，执行一些简单的表达式或运算。

　　Lambda函数可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式。

　　看多简单！我们进行了一些简单的数学运算，但没有定义整个函数。这是Python的众多特性之一，这些特性使它成为一种干净简单的编程语言。

　　Map 函数

　　Map()是一个内置的Python函数，可以应用于各种数据结构中的元素，比如列表或字典。对于这种操作来说，这是一种非常干净易读的执行方法。Filter 函数

　　过滤器的内置功能与贴图功能非常相似。它还将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。两者的关键区别在于filter()只会返回应用程序函数返回True的元素。

　　有关详细信息，请参见以下示例。

　　我们不仅评估每个列表元素的True或False，而且filter()函数还确保只返回与True匹配的元素。处理检查表达式和建立返回列表这两个步骤非常方便。

　　Itertools 模块

　　Python的Itertools模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在for循环语句中使用的数据类型，包括列表、元组和字典。

　　在Itertools模块中使用函数允许你执行许多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。对于Itertools的魔力，请看下面的例子：Generator 函数

　　生成器函数是一个类似迭代器的函数，也就是说，它也可以用在for循环语句中。这极大地简化了您的代码，与简单的for循环相比，它节省了大量内存。

　　例如，我们希望将1到1000之间的所有数字相加。下面代码块的第一部分向您展示了如何使用for循环来完成这一计算。

　　如果列表很小，比如1000行，计算所需内存还可以。但是如果列表很大，比如十亿个浮点数，这就会产生问题。有了这个for循环，内存中就会出现大量的列表，但并不是每个人都有无限的RAM来存储这么多东西。Python中的range()函数做同样的事情。它在内存中建立一个列表。

　　代码的第二部分展示了如何使用Python生成器函数对一组数字求和。生成器功能创建元素并仅在必要时将它们存储在内存中，即一次一个元素。这意味着，如果你想创建数十亿个浮点数，你只能一次一个地将它们存储在内存中！Python 2.x中的xrange()函数使用generator构建一个列表。

　　上面的例子表明，如果你想生成一个大范围的列表，那么你需要使用生成器函数。如果您的内存有限，例如使用移动设备或边缘计算，这种方法尤为重要。

　　也就是说，如果你想多次迭代列表，并且它足够小，可以放在内存中，那么最好使用Python 2.x中的for循环或range函数，因为每次访问它们时，generator函数和xrange函数都会生成新的列表值，而Python 2.x range函数是一个静态列表，整数已经放在内存中，以便快速访问。

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