经验拾忆（纯手工）=> Python高阶函数操做

map

In [25]: list(map(lambda a:a**2, [1,2,3,4]))
Out[25]: [1, 4, 9, 16]
解释：map就至关于 把每一个序列元素 的每个 单独用一个管道函数处理，
     再把他们按顺序组合成一个新可迭代对象
注意：这个管道函数 只能是单参数函数，若是想传递多个参数怎么办？？？
    1. 使用偏函数 paitial (怕有些人看不懂，这里就不用lambda了，而是用普通函数定义方式)
        In [58]: def f(a,b):
            ...:     return a**2,b
        In [59]: f = partial(f,b='固定值')
        In [60]: list(map(f,[1,2,3,4]))
        Out[60]: [(1, '固定值'), (4, '固定值'), (9, '固定值'), (16, '固定值')]
        
       固然仍是提供一下lambda的方式吧，看看有多简洁。
        In [64]: list(map(partial(lambda a,b:(a**2,b),b='固定值') ,[1,2,3,4]))
        Out[64]: [(1, '固定值'), (4, '固定值'), (9, '固定值'), (16, '固定值')]
        
    2. 若是想对map传递多个参数，除了上面用偏函数，还能够使用下面介绍的starmap  
      
map多参应用场景：进程池的imap （之后我也会写Python三器三程的文章）

starmap

In [30]: list(starmap(lambda a,b:a+b,( (1,2),(3,4))))
Out[30]: [3, 7]
解释一下：
    starmap 和 partial虽然均可以解决 map传多参，但仍是有一些区别的
    starmap的 每一对的多个参数 都是密切相关的
    partial的 偏参数 是和全部 主参数 所有相关的

reduce

In [87]: from functools import reduce
In [88]: reduce(lambda a,b:a*b, [1,2,3,4])
Out[88]: 24
解释一下：reduce 至关于对一个序列'累'的操做 （累加、累乘等），返回结果就是累值

filter

In [100]: list(filter(lambda a:a if a>2 else None, [1,2,3,4]))
Out[100]: [3, 4]
解释一下：和map思想同样，根据条件过滤序列。

sorted

In [128]: dict1 = {'学号2':'1','学号1':'2'}
In [129]: sorted(dict1.items(),key=lambda x:x[1])
Out[129]: [('学号2', '1'), ('学号1', '2')]
解释一下：和list的sort函数相似，  但这个sorted的优势是针能够对全部序列排序

zip

In [132]: list(zip((1,2),(3,4,5)))
Out[132]: [(1, 3), (2, 4)]
解释一下：每一个子序列对应位置进行组合， 若是格式不匹配，则会舍弃不匹配的那一项

三目运算

三目运算符能够使代码简介逻辑清晰（虽然 or and 也是能够使代码逻辑简洁，但有些烧脑，我几乎不用~~）
In [78]: print(1 if 0==0 else 2)
Out[78]: 1

推导式

其实有时用推导式也能够代替部分高阶操做，而且推导式的效率也高
1. 列表推导式
    In [77]: [1 for _ in range(5) if 1==1]
    Out[77]: [1, 1, 1, 1, 1]

2. 集合推导式
    In [6]: {x for x in [1,2,1,2]}
    Out[6]: {1, 2}

3. 字典推导式
    In [18]: {value:key for key,value in {'name':'tom'}.items()}
    Out[18]: {'tom': 'name'}

4. 生成器 （生成器还有另外的方式，后面还会三程三器）
    In [23]: (x for x in range(10))
    Out[23]: <generator object <genexpr> at 0x0000024A4CFA8BA0>