本文主要講解 python 的 5 種高階特徵，以及它們的用法。
1. lambda 函式
lambda 函式是一種比較小的匿名函式——匿名是指它實際上沒有函式名。
python 函式通常使用 def a_function_name() 樣式來定義，但對於 lambda 函式，我們根本沒為它命名。這是因為 lambda 函式的功能是執行某種簡單的表示式或運算，而無需完全定義函式。
lambda 函式可以使用任意數量的引數，但表示式只能有乙個。
看它多麼簡單！我們執行了一些簡單的數**算，而無需定義整個函式。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。
2. map 函式
map() 是一種內建的 python 函式，它可以將函式應用於各種資料結構中的元素，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。
3. filter 函式
filter 內建函式與 map 函式非常相似，它也將函式應用於序列結構（列表、元組、字典）。二者的關鍵區別在於 filter() 將只返回應用函式返回 true 的元素。
詳情請看如下示例：
我們不僅評估了每個列表元素的 true 或 false，filter() 函式還確保只返回匹配為 true 的元素。非常便於處理檢查表示式和構建返回列表這兩步。
4. 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）中使用的資料型別。
使用 itertools 模組中的函式讓你可以執行很多迭代器操作，這些操作通常需要多行函式和複雜的列表理解。關於 itertools 的神奇之處，請看以下示例：
5. generator 函式
generator 函式是乙個類似迭代器的函式，即它也可以用在 for 迴圈語句中。這大大簡化了你的**，而且相比簡單的 for 迴圈，它節省了很多記憶體。
比如，我們想把 1 到 1000 的所有數字相加，以下**塊的第一部分向你展示了如何使用 for 迴圈來進行這一計算。
如果列表很小，比如 1000 行，計算所需的記憶體還行。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 迴圈，記憶體中將出現大量列表，但不是每個人都有無限的 ram 來儲存這麼多東西的。python 中的 range() 函式也是這麼幹的，它在記憶體中構建列表。
**中第二部分展示了使用 python generator 函式對數字列表求和。generator 函式建立元素，並只在必要時將其儲存在記憶體中，即一次乙個。這意味著，如果你要建立十億浮點數，你只能一次乙個地把它們儲存在記憶體中！python 2.x 中的 xrange() 函式就是使用 generator 來構建列表。
上述例子說明：如果你想為乙個很大的範圍生成列表，那麼就需要使用 generator 函式。如果你的記憶體有限，比如使用移動裝置或邊緣計算，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，可以放進記憶體，那最好使用 for 迴圈或 python 2.x 中的 range 函式。因為 generator 函式和 xrange 函式將會在你每次訪問它們時生成新的列表值，而 python 2.x range 函式是靜態的列表，而且整數已經置於記憶體中，以便快速訪問。
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