Python 多好用不用多說，大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎？本文中，作者列舉了 Python 中五種略高級的特征以及它們的使用方法，快來一探究竟吧！

Python 是一種美麗的語言，它簡單易用卻非常強大。但你真的會用 Python 的所有功能嗎？

任何編程語言的高級特征通常都是通過大量的使用經驗才發現的。比如你在編寫一個復雜的項目，并在 stackoverflow 上尋找某個問題的答案。然后你突然發現了一個非常優雅的解決方案，它使用了你從不知道的 Python 功能！

這種學習方式太有趣了：通過探索，偶然發現什么。

下面是 Python 的 5 種高級特征，以及它們的用法。

Lambda 函數

Lambda 函數是一種比較小的匿名函數——匿名是指它實際上沒有函數名。

Python 函數通常使用 def a_function_name() 樣式來定義，但對于 lambda 函數，我們根本沒為它命名。這是因為 lambda 函數的功能是執行某種簡單的表達式或運算，而無需完全定義函數。

lambda 函數可以使用任意數量的參數，但表達式只能有一個。

x=lambdaa,b:a*bprint(x(5,6))#prints'30'x=lambdaa:a*3+3print(x(3))#prints'12'

看它多么簡單！我們執行了一些簡單的數學運算，而無需定義整個函數。這是 Python 的眾多特征之一，這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言。

Map 函數

Map() 是一種內置的 Python 函數，它可以將函數應用于各種數據結構中的元素，如列表或字典。對于這種運算來說，這是一種非常干凈而且可讀的執行方式。

defsquare_it_func(a):returna*ax=map(square_it_func,[1,4,7])print(x)#prints'[1,16,47]'defmultiplier_func(a,b):returna*bx=map(multiplier_func,[1,4,7],[2,5,8])print(x)#prints'[2,20,56]'看看上面的示例！我們可以將函數應用于單個或多個列表。實際上，你可以使用任何 Python 函數作為 map 函數的輸入，只要它與你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函數

filter 內置函數與 map 函數非常相似，它也將函數應用于序列結構（列表、元組、字典）。二者的關鍵區別在于 filter() 將只返回應用函數返回 True 的元素。

詳情請看如下示例：

#Ournumbersnumbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]#Functionthatfiltersoutallnumberswhichareodddeffilter_odd_numbers(num):ifnum%2==0:
returnTrue
else:
returnFalsefiltered_numbers=filter(filter_odd_numbers,numbers)print(filtered_numbers)#filtered_numbers=[2,4,6,8,10,12,14]

我們不僅評估了每個列表元素的 True 或 False，filter() 函數還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達式和構建返回列表這兩步。

Itertools 模塊

Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環語句（包括列表、元組和字典）中使用的數據類型。

使用 Itertools 模塊中的函數讓你可以執行很多迭代器操作，這些操作通常需要多行函數和復雜的列表理解。關于 Itertools 的神奇之處，請看以下示例：

fromitertoolsimport*#Easyjoiningoftwolistsintoalistoftuplesforiinizip([1,2,3],['a','b','c']):printi#('a',1)#('b',2)#('c',3)#Thecount()functionreturnsaninteratorthat#producesconsecutiveintegers,forever.This#oneisgreatforaddingindicesnexttoyourlist#elementsforreadabilityandconvenienceforiinizip(count(1),['Bob','Emily','Joe']):printi#(1,'Bob')#(2,'Emily')#(3,'Joe')#Thedropwhile()functionreturnsaniteratorthatreturns#alltheelementsoftheinputwhichcomeafteracertain#conditionbecomesfalseforthefirsttime.defcheck_for_drop(x):print'Checking:',xreturn(x>5)foriindropwhile(should_drop,[2,4,6,8,10,12]):print'Result:',i#Checking:2#Checking:4#Result:6#Result:8#Result:10#Result:12#Thegroupby()functionisgreatforretrievingbunches#ofiteratorelementswhicharethesameorhavesimilar#propertiesa=sorted([1,2,1,3,2,1,2,3,4,5])forkey,valueingroupby(a):print(key,value),end='')#(1,[1,1,1])#(2,[2,2,2])#(3,[3,3])#(4,[4])#(5,[5])

Generator 函數

Generator 函數是一個類似迭代器的函數，即它也可以用在 for 循環語句中。這大大簡化了你的代碼，而且相比簡單的 for 循環，它節省了很多內存。

比如，我們想把 1 到 1000 的所有數字相加，以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環來進行這一計算。

如果列表很小，比如 1000 行，計算所需的內存還行。但如果列表巨長，比如十億浮點數，這樣做就會出現問題了。使用這種 for 循環，內存中將出現大量列表，但不是每個人都有無限的 RAM 來存儲這么多東西的。Python 中的 range() 函數也是這么干的，它在內存中構建列表。

代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數對數字列表求和。generator 函數創建元素，并只在必要時將其存儲在內存中，即一次一個。這意味著，如果你要創建十億浮點數，你只能一次一個地把它們存儲在內存中！Python 2.x 中的 xrange() 函數就是使用 generator 來構建列表。

上述例子說明：如果你想為一個很大的范圍生成列表，那么就需要使用 generator 函數。如果你的內存有限，比如使用移動設備或邊緣計算，使用這一方法尤其重要。

也就是說，如果你想對列表進行多次迭代，并且它足夠小，可以放進內存，那最好使用 for 循環或 Python 2.x 中的 range 函數。因為 generator 函數和 xrange 函數將會在你每次訪問它們時生成新的列表值，而 Python 2.x range 函數是靜態的列表，而且整數已經置于內存中，以便快速訪問。

#(1)Usingaforloopvnumbers=list()foriinrange(1000):numbers.append(i+1)total=sum(numbers)#(2)Usingageneratordefgenerate_numbers(n):
num,numbers=1,[]whilenum numbers.append(num)
num+=1
returnnumberstotal=sum(generate_numbers(1000))#(3)range()vsxrange()total=sum(range(1000+1))total=sum(xrange(1000+1))

作者：George Seif