提高python效率的5種進階用法

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任何程式語言的高階特徵通常都是透過大量的使用經驗才發現的。例如你在寫一個複雜的項目，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：透過探索，偶然發現什麼。

以下是 Python 的 5 種進階特徵，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，我們根本沒為它命名。這是因為 lambda 函數的函數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。

看它多簡單！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 的眾多特徵之一，這些特徵使它成為一種乾淨、簡單的程式語言。

Map 函數

Map() 是內建的 Python 函數，它可以將函數套用到各種資料結構中的元素，例如列表或字典。對於這種運算來說，這是一種非常乾淨且可讀的執行方式。

Filter 函數

filter 內建函數與 map 函數非常相似，它也將函數套用到序列結構（列表、元組、字典）。二者的關鍵差異在於 filter() 只會傳回應用函數傳回 True 的元素。

詳情請看以下範例

我們不僅評估了每個清單元素的 True 或 False，filter() 函數也確保只傳回符合為 True 的元素。非常便於處理檢查表達式和建構返回列表這兩個步驟。

Itertools 模組

Python 的 Itertools 模組是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 迴圈語句（包括列表、元組和字典）中使用的資料類型。

使用 Itertools 模組中的函數讓你可以執行許多迭代器操作，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，請看以下範例：


Generator 函數

##Generator 函數是類似迭代器的函數，即它也可以用在for 迴圈語句中。這大大簡化了你的程式碼，而且相比簡單的 for 循環，它節省了很多記憶體。

例如，我們想把 1 到 1000 的所有數字相加，以下程式碼區塊的第一部分向你展示如何使用 for 迴圈來進行這項計算。

如果列表很小，例如 1000 行，計算所需的記憶體還行。但如果清單巨長，像是十億浮點數，這樣做就會出現問題了。使用這個 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() 函數也是這麼乾的，它在記憶體中建立列表。

程式碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數對數字列表求和。 generator 函數建立元素，並只在必要時將其儲存在記憶體中，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儲存在記憶體中！ Python 2.x 中的 xrange() 函數就是使用 generator 來建構列表。

上述範例說明：如果你想為一個很大的範圍產生列表，那麼就需要使用 generator 函數。如果你的記憶體有限，例如使用行動裝置或邊緣運算，使用此方法尤其重要。

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，那麼最好使用 for 循環或 Python 2.x 中的 range 函數。因為 generator 函數和 xrange 函數將會在你每次造訪它們時產生新的列表值，而 Python 2.x range 函數是靜態的列表，而且整數已經置於記憶體中，以便快速存取。

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