Python的 5 種高級用法，效率提升沒毛病！

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回覆“1024”獲取編程資料

本文轉自『機器之心』(almosthuman2014)

閱讀文本大概需要 5 分鐘。

任何編程語言的高級特徵通常都是通過大量的使用經驗才發現的。比如你在編寫一個複雜的項目，並在 stackoverflow 上尋找某個問題的答案。然後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，偶然發現什麼。

下面是 Python 的 5 種高級特徵，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，但對於 lambda 函數，我們根本沒爲它命名。這是因爲 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 = lambda a, b : a * b
print(x(5, 6)) # prints  30

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

看它多麼簡單！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 的衆多特徵之一，這些特徵使它成爲一種乾淨、簡單的編程語言。

Map 函數

Map() 是一種內置的 Python 函數，它可以將函數應用於各種數據結構中的元素，如列表或字典。對於這種運算來說，這是一種非常乾淨而且可讀的執行方式。

def square_it_func(a):
    return a * a

x = map(square_it_func, [1, 4, 7])
print(x) # prints  [1, 16, 47]

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！我們可以將函數應用於單個或多個列表。實際上，你可以使用任何 Python 函數作爲 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，它也將函數應用於序列結構（列表、元組、字典）。二者的關鍵區別在於 filter() 將只返回應用函數返回 True 的元素。

詳情請看如下示例：

# 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]

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爲 True 的元素。非常便於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複雜的列表理解。關於 Itertools 的神奇之處，請看以下示例：

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瞭如何使用 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 來存儲這麼多東西的。Python 中的 range() 函數也是這麼幹的，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，並只在必要時將其存儲在內存中，即一次一個。這意味着，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：如果你想爲一個很大的範圍生成列表，那麼就需要使用 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，並且它足夠小，可以放進內存，那最好使用 for 循環或 Python 2.x 中的 range 函數。因爲 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，而且整數已經置於內存中，以便快速訪問。

# (1) Using a for loopv
numbers = 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))

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/5-advanced-features-of-python-and-how-to-use-them-73bffa373c84

留言打卡 DAY 24

今日的留言話題是：文中列出的幾個高級用法哪個你用的多一些？關於留言打卡的規則可以參考留言打卡送福利(點擊鏈接查看詳細打卡規則)，請按照 暱稱+天數（請以自己實際打卡的天數爲準，如day1 or day2 or day3）+ 留言內容（不少於15字）的方式留言。