Python的 5 种高级用法，效率提高没毛病！

任何编程语言的高级特征一般都是经过大量的使用经验才发现的。好比你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。而后你忽然发现了一个很是优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！

 

这种学习方式太有趣了：经过探索，偶然发现什么。

 

下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。

 

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 函数一般使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，咱们根本没为它命名。这是由于 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需彻底定义函数。

 

lambda 函数可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(5, 6)) # prints  30

x = lambda a : a*3 + 3
print(x(3)) # prints  12

 

看它多么简单！咱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，它能够将函数应用于各类数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来讲，这是一种很是干净并且可读的执行方式。

 

def square_it_func(a):
    return a * a

x = map(square_it_func, [1, 4, 7])
print(x) # prints  [1, 16, 49]

def multiplier_func(a, b):
    return a * b

x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8])
print(x) # prints  [2, 20, 56] 看看上面的示例！咱们能够将函数应用于单个或多个列表。实际上，你可使用任何 Python 函数做为 map 函数的输入，只要它与你正在操做的序列元素是兼容的。

 

Filter 函数

 

filter 内置函数与 map 函数很是类似，它也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() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

 

详情请看以下示例：

# Our numbers
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]

# Function that filters out all numbers which are odd
def filter_odd_numbers(num):

    if num % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False

filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers)

print(filtered_numbers)
# filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

 

咱们不只评估了每一个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素。很是便于处理检查表达式和构建返回列表这两步。

 

Itertools 模块

 

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种能够在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型。

 

使用 Itertools 模块中的函数让你能够执行不少迭代器操做，这些操做一般须要多行函数和复杂的列表理解。关于 Itertools 的神奇之处，请看如下示例：

 

from itertools import *

# Easy joining of two lists into a list of tuples
for i in izip([1, 2, 3], [ a ,  b ,  c ]):
    print i
# ( a , 1)
# ( b , 2)
# ( c , 3)

# The count() function returns an interator that 
# produces consecutive integers, forever. This 
# one is great for adding indices next to your list 
# elements for readability and convenience
for i in izip(count(1), [ Bob ,  Emily ,  Joe ]):
    print i
# (1,  Bob )
# (2,  Emily )
# (3,  Joe )    

# The dropwhile() function returns an iterator that returns 
# all the elements of the input which come after a certain 
# condition becomes false for the first time. 
def check_for_drop(x):
    print  Checking:  , x
    return (x > 5)

for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]):
    print  Result:  , i

# Checking: 2
# Checking: 4
# Result: 6
# Result: 8
# Result: 10
# Result: 12


# The groupby() function is great for retrieving bunches
# of iterator elements which are the same or have similar 
# properties

a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5])
for key, value in groupby(a):
    print(key, value), end=   )

# (1, [1, 1, 1])
# (2, [2, 2, 2]) 
# (3, [3, 3]) 
# (4, [4]) 
# (5, [5]) 

 

Generator 函数

 

Generator 函数是一个相似迭代器的函数，即它也能够用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，并且相比简单的 for 循环，它节省了不少内存。

 

好比，咱们想把 1 到 1000 的全部数字相加，如下代码块的第一部分向你展现了如何使用 for 循环来进行这一计算。

 

若是列表很小，好比 1000 行，计算所需的内存还行。但若是列表巨长，好比十亿浮点数，这样作就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每一个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。

 

代码中第二部分展现了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数建立元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，若是你要建立十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中！Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。

 

上述例子说明：若是你想为一个很大的范围生成列表，那么就须要使用 generator 函数。若是你的内存有限，好比使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤为重要。

 

也就是说，若是你想对列表进行屡次迭代，而且它足够小，能够放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。由于 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，并且整数已经置于内存中，以便快速访问。

 

# (1) Using a for loopvnumbers = list()for i in range(1000):    numbers.append(i+1)total = sum(numbers)# (2) Using a generator def generate_numbers(n):     num, numbers = 1, []     while num < n:           numbers.append(num)     num += 1     return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))