一切计算机语言的高級特点一般是经过很多的应用工作经验才发觉的。例如你一直在撰写一个繁杂的新项目，并在 stackoverflow 上找寻某一话题的回答。随后你忽然发觉了一个十分高贵的解决方法，它应用了你从来不了解的 Python 作用！
这类教学方式太有意思了：根据探寻，偶然发现哪些。
下边是 Python 的五种高級特点，及其使用方法。
一，Lambda 涵数
Lambda 涵数是一种较为小的匿名函数——密名就是指它其实沒有涵数名。
Python 涵数一般应用 def a_function_name() 款式来界定，但针对 lambda 涵数，大家压根没为它取名。这是由于 lambda 涵数的作用是实行某类简易的关系式或运算，而不用彻底界定涵数。
lambda 涵数能够选用随意数目的主要参数，但关系式只有有一个。
x = lambda a, b : a * bprint(x(5, 6)) # prints 30x = lambda a : a*3 3print(x(3)) # prints 12
看它多么的简易！大家实行了一些随意的数学运算，而不用界定全部涵数。这也是 Python 的很多特点*，这种特性使它作为一种整洁，简易的计算机语言。
二，Map 涵数
Map() 是一种内嵌的 Python 涵数，它还可以将涵数运用于各种各样算法设计中的原素，如目录或词典。针对这类计算而言，这也是一种十分整洁并且可写的实施方法。
def square_it_func(a): return a * ax = map(square_it_func, [1, 4, 7])print(x) # prints [1, 16, 49]def multiplier_func(a, b): return a * bx = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8])print(x) # prints [2, 20, 56] 看一下上边的实例！我们可以将涵数运用于单独或好几个目录。事实上，你能采用一切 Python 涵数做为 map 涵数的键入，只需它与你已经使用的编码序列原素是兼容的。
三，Filter 涵数
filter 内嵌涵数与 map 涵数十分类似，它也将涵数运用于编码序列构造(目录，元组，词典)。二者的根本差别取决于 filter() 将只回到运用涵数回到 True 的原素。
敬请看如下所示实例：
# Our numbersnumbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]# Function that filters out all numbers which are odddef filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return Falsefiltered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers)print(filtered_numbers)# filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
大家不但评定了每一个目录原素的 True 或 False，filter() 涵数还*只回到配对为 True 的原素。十分有利于解决查验关系式和搭建返回列表这二步。
四，Itertools 控制模块
Python 的 Itertools 控制模块是解决迭代器的方法结合。迭代器是一种能够在 for for语句(包含目录，元组和词典)中采用的基本数据类型。
应用 Itertools 控制模块中的涵数让你能实行许多 迭代器实际操作，这种实际操作一般*须 几行涵数和错综复杂的目录了解。有关 Itertools 的惊奇之处，可以看下列实例：
from itertools import *# Easy joining of two lists into a list of tuplesfor 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 conveniencefor 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 # propertiesa = 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])
五，Generator 涵数
Generator 涵数是一个相近迭代器的涵数，即它还可以用在 for for语句中。这大大简化了你的编码，并且对比简洁的 for 循环系统，它节约了许多 运行内存。
例如，大家想把 1 到 1000 的任何数据求和，下列代码块的**部分向你表现了怎么使用 for 循环系统来开展这一测算。
假如目录不大，例如 1000 行，计算机所需的运行内存还好。但假如目录巨长，例如十亿浮点型，那样做便会产生难题了。应用这类 for 循环系统，运行内存里将产生很多目录，但并不是所有人均有无尽的 RAM 来储存这么多物品的。Python 中的 range() 涵数也是那么干的，它在存储空间中搭建目录。
编码中第二一部分展现了应用 Python generator 涵数对数据目录求饶。generator 涵数建立原素，并只在需要时将其存放在存储空间中，即一次一个。这代表着，假如需要建立十亿浮点型，你只有一次一个地把他们储存在存储空间中！Python 2.x 中的 xrange() 涵数便是应用 generator 来搭建目录。
以上事例表明：假如你为一个非常大的范畴转化成目录，那麼就*须应用 generator 涵数。假如你的存储空间比较有限，例如应用存储设备或雾计算，应用这一方式 尤为关键。
换句话说，假如你可以对目录开展反复迭代更新，而且它可以小，能够放入运行内存，那尽量应用 for 循环系统或 Python 2.x 中的 range 涵数。由于 generator 涵数和 xrange 涵数可能在你每一次浏览他们时转化成新的目录值，而 Python 2.x range 涵数是静态数据的目录，并且整数金额早已放置运行内存中，便于桌面搜索。
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