python的高级特征及用法介绍 python中zip函数有哪些高级用法
Python\u76845\u79cd\u9ad8\u7ea7\u7528\u6cd5Lambda \u51fd\u6570
Python \u51fd\u6570\u4e00\u822c\u4f7f\u7528 def a_function_name() \u6837\u5f0f\u6765\u5b9a\u4e49\uff0c\u4f46\u662f\u5bf9\u4e8e lambda \u51fd\u6570\u6765\u8bf4\uff0c\u6211\u4eec\u5176\u5b9e\u6839\u672c\u6ca1\u4e3a\u5b83\u547d\u540d\u3002\u8fd9\u662f\u56e0\u4e3a lambda \u51fd\u6570\u7684\u529f\u80fd\u662f\u6267\u884c\u67d0\u79cd\u7b80\u5355\u7684\u8868\u8fbe\u5f0f\u6216\u8fd0\u7b97\uff0c\u800c\u65e0\u9700\u5b8c\u5168\u5b9a\u4e49\u51fd\u6570\u3002
Map \u51fd\u6570
Map() \u662f\u4e00\u79cd\u5185\u7f6e\u7684 Python \u51fd\u6570\uff0c\u5b83\u53ef\u4ee5\u5c06\u51fd\u6570\u5e94\u7528\u4e8e\u5404\u79cd\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u4e2d\u7684\u5143\u7d20\uff0c\u5982\u5217\u8868\u6216\u5b57\u5178\u3002\u5bf9\u4e8e\u8fd9\u79cd\u8fd0\u7b97\u6765\u8bf4\uff0c\u8fd9\u662f\u4e00\u79cd\u975e\u5e38\u5e72\u51c0\u800c\u4e14\u53ef\u8bfb\u7684\u6267\u884c\u65b9\u5f0f\u3002
Filter \u51fd\u6570
filter \u5185\u7f6e\u51fd\u6570\u4e0e map \u51fd\u6570\u975e\u5e38\u76f8\u4f3c\uff0c\u5b83\u4e5f\u5c06\u51fd\u6570\u5e94\u7528\u4e8e\u5e8f\u5217\u7ed3\u6784(\u5217\u8868\u3001\u5143\u7ec4\u3001\u5b57\u5178)\u3002\u4e8c\u8005\u7684\u5173\u952e\u533a\u522b\u5728\u4e8e filter() \u5c06\u53ea\u8fd4\u56de\u5e94\u7528\u51fd\u6570\u8fd4\u56de True \u7684\u5143\u7d20\u3002
Itertools \u6a21\u5757
Python \u7684 Itertools \u6a21\u5757\u662f\u5904\u7406\u8fed\u4ee3\u5668\u7684\u5de5\u5177\u96c6\u5408\u3002\u8fed\u4ee3\u5668\u662f\u4e00\u79cd\u53ef\u4ee5\u5728 for \u5faa\u73af\u8bed\u53e5(\u5305\u62ec\u5217\u8868\u3001\u5143\u7ec4\u548c\u5b57\u5178)\u4e2d\u4f7f\u7528\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u3002
\u4f7f\u7528 Itertools \u6a21\u5757\u4e2d\u7684\u51fd\u6570\u8ba9\u4f60\u53ef\u4ee5\u6267\u884c\u5f88\u591a\u8fed\u4ee3\u5668\u64cd\u4f5c\uff0c\u8fd9\u4e9b\u64cd\u4f5c\u901a\u5e38\u9700\u8981\u591a\u884c\u51fd\u6570\u548c\u590d\u6742\u7684\u5217\u8868\u7406\u89e3\u3002
Generator \u51fd\u6570
\u5176\u5b9e\uff0cGenerator\u51fd\u6570\u662f\u4e00\u4e2a\u7c7b\u4f3c\u4e8e\u8fed\u4ee3\u5668\u7684\u51fd\u6570\uff0c\u5c31\u662f\u5b83\u4e5f\u53ef\u4ee5\u7528\u5728 for \u5faa\u73af\u8bed\u53e5\u4e2d\u3002\u8fd9\u5927\u5927\u7b80\u5316\u4e86\u4f60\u7684\u4ee3\u7801\uff0c\u800c\u4e14\u76f8\u6bd4\u7b80\u5355\u7684 for \u5faa\u73af\uff0c\u5b83\u8282\u7701\u4e86\u5f88\u591a\u5185\u5b58\u3002
\u5173\u4e8ePython\u76845\u79cd\u9ad8\u7ea7\u7528\u6cd5\uff0c\u9752\u85e4\u5c0f\u7f16\u5c31\u548c\u60a8\u5206\u4eab\u5230\u8fd9\u91cc\u4e86\u3002\u5982\u679c\u60a8\u5bf9python\u7f16\u7a0b\u6709\u6d53\u539a\u7684\u5174\u8da3\uff0c\u5e0c\u671b\u8fd9\u7bc7\u6587\u7ae0\u53ef\u4ee5\u4e3a\u60a8\u63d0\u4f9b\u5e2e\u52a9\u3002\u5982\u679c\u60a8\u8fd8\u60f3\u4e86\u89e3\u66f4\u591a\u5173\u4e8epython\u7f16\u7a0b\u7684\u6280\u5de7\u53ca\u7d20\u6750\u7b49\u5185\u5bb9\uff0c\u53ef\u4ee5\u70b9\u51fb\u672c\u7ad9\u7684\u5176\u4ed6\u6587\u7ae0\u8fdb\u884c\u5b66\u4e60\u3002
zip() \u529f\u80fd\u662f\u4ece\u53c2\u6570\u7684\u591a\u4e2a\u8fed\u4ee3\u5668\u4e2d\u9009\u53d6\u5143\u7d20\u7ec4\u5408\u6210\u4e00\u4e2a\u65b0\u7684\u8fed\u4ee3\u5668\u3002\u987e\u540d\u601d\u4e49\uff0c\u5b83\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u5c06\u5bf9\u8c61\u8fdb\u884c\u6253\u5305\u548c\u89e3\u5305\u7684\u51fd\u6570\u3002
\u5b83\u53ef\u4ee5\u4f20\u5165\u7684\u53c2\u6570\u5305\u62ec\uff1b\u5143\u7ec4\u3001\u5217\u8868\u3001\u5b57\u5178\u7b49\u8fed\u4ee3\u5668
\u5b83\u8fd4\u56de\u4e00\u4e2azip\u5bf9\u8c61\uff0c\u5176\u5185\u90e8\u5143\u7d20\u4e3a\u5143\u7ec4\uff0c\u4e00\u7ec4\u4e00\u7ec4\u7684\uff0c\u53ef\u4ee5\u8f6c\u5316\u4e3a\u5217\u8868\u6216\u5143\u7ec4\uff0c\u8fd9\u91cc\u8981\u5f3a\u8c03\u4e00\u4e0b\uff0cPython2\u548cPython3\u4e2d\u8fd4\u56de\u7684zip\u5bf9\u8c61\u6709\u6240\u4e0d\u540c\u3002
Python3\u4e2dzip()\u51fd\u6570\u518d\u4e0d\u518d\u8fd4\u56delist\u5bf9\u8c61\uff0c\u4f46\u662f\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7list\u5f3a\u884c\u8f6c\u6362\u3002\uff08\u7c7b\u4f3c\u7684\u51fd\u6570\u53d8\u5316\u8fd8\u6709dictionary\u5173\u8054\u7684keys()\u3001values()\u3001items()\uff0cmap()\uff0cfilter()\uff09\u3002
\u6253\u5305zip(iterables)
\u4e0a\u9762\u7684\u4ee3\u7801\u4f7f\u7528\u7684\u73af\u5883\u662fPython3.6\uff0c\u5176\u4e2dlist (z)\u64cd\u4f5c\u5c31\u662f\u5f3a\u5236\u8f6c\u6362\u3002\u6ce8\u610f\u4e00\u4e2a\u95ee\u9898\uff0ca\u548cb\u8fd9\u4e24\u4e2a\u5217\u8868\u662f\u4e0d\u540c\u957f\u77ed\u7684\uff0c\u8fd9\u65f6\u5019zip\u51fd\u6570\u5c31\u4f1a\u5339\u914d\u5b8c\u6700\u77ed\u7684\u90a3\u4e2a\u4fbf\u7ed3\u675f\u3002
\u5f53zip\u51fd\u6570\u7684\u53c2\u6570\u53ea\u6709\u4e00\u4e2a\u65f6\uff0c\u5b83\u5c06\u4eceiterable\u4e2d\u4f9d\u6b21\u53d6\u4e00\u4e2a\u5143\u7d20\uff0c\u7ec4\u6210\u4e00\u4e2a\u5143\u7ec4\u3002
\u89e3\u5305zip(*iterables)
\u89e3\u5305\uff0czip \u76f8\u53cd\uff0c\u53ef\u7406\u89e3\u4e3a\u89e3\u538b\uff0c\u8fd4\u56de\u591a\u7ef4\u77e9\u9635\u5f62\u5f0f\uff0c\u6709\u51e0\u4e2a\u7ec4\u5143\u7d20\u5c31\u8fd4\u56de\u51e0\u7ef4\u7684\u3002
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zip\u9ad8\u7ea7\u7528\u6cd5
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1. \u5217\u8868\u63a8\u5bfc
\u4f8b\u5982\uff1a
a = [1,2,3,4]b = [5,6,7,8]
\u6211\u4eec\u8981\u540c\u65f6\u904d\u5386a\u3001b\uff0c\u4e14\u8981\u5bf9\u5b83\u4eec\u8fdb\u884c\u64cd\u4f5c\uff0c\u90a3\u5c31\u8981\u653e\u5728\u540c\u4e00\u4e2afor\u5faa\u73af\u5185\uff0czip\u51fd\u6570\u6b63\u597d\u5408\u9002
\u6ce8\u610f\uff1a\u5982\u679c\u662fPython2\u73af\u5883\u4e2d\uff0c\u8981\u4f7f\u7528izip\u624d\u80fd\u63d0\u9ad8\u6548\u7387\u3002
\u5f53\u7136\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u9700\u8981\u5bf9\u4e0b\u6807\u8fdb\u884c\u64cd\u4f5c\uff0c\u90a3\u4e48\u8fd8\u9700\u8981\u52a0\u4e0aenumerate\u51fd\u6570
2. \u4f7f\u7528zip\u521b\u5efa\u952e\u503c\u5bf9\uff0czip\u65b9\u6cd5\u8fd4\u56de\u7684\u662f\u4e00\u4e2a\u5143\u7ec4\uff0c\u7528\u5b83\u6765\u521b\u5efa\u952e\u503c\u5bf9\uff0c\u7b80\u5355\u660e\u4e86\u3002
【导读】Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大。任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在
stackoverflow 上寻找某个问题的答案，然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python
功能，下面就给大家进行python的高级特征及用法介绍。
1、Map 函数
Map() 是一种内置的 Python
函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。
2、Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda
函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。
lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。
3、Generator 函数
Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for
循环，它节省了很多内存。
4、Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回
True 的元素。
5、Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。
以上就是python的高级特征及用法介绍，希望对于大家的python学习能有所帮助，想要学习更多的python高级技能，希望大家持续关注!
第一种：Lambda函数
Python函数一般使用def
a_function_name()样式来定义，但是对于Lambda函数来说，我们其实根本没为它命名。这是因为Lambda函数的功能是执行某种简单的表达式或者运算，而无需完全定义函数。
第二种：Map函数
Map()是一种内置的Python函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。
第三种：Filter函数
Filter内置函数与Map函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于Filter()将只返回应用函数返回True的元素。
第四种：Itertools模块
Python的Itertools模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在for循环语句中使用的数据类型。使用Itertools模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。
第五种：Generator函数
其实，Generator函数是一个类似于迭代器的函数，就是它也可以用在for循环语句中，这大大简化了你的代码，而且相比简单的for循环，它节省了很多内存。
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