Python基础培训教程，五种高级特征及用法

　　python的编程类语言有着它本身的高级特征及用法，熟悉这些高级特征及用法能够有效的提高工作效率。下面北大青鸟校区给大家介绍了Python基础培训教程，五种高级特征及用法，一起来看看吧。
 

　　1.python基础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。我们可以将函数应用于单个或多个列表。实际上，你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的。
 

　　2.python基础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。我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步。

 

　　3.python基础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。我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是Python开发编程 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。
 

　　4.python基础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。比如，我们想把 1 到 1000 的所有数字相加，以下代码块的第一部分向你展示了如何使用 for 循环来进行这一计算。如果列表很小，比如 1000 行，计算所需的内存还行。但如果列表巨长，比如十亿浮点数，这样做就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中!Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要。也就是说，如果你想对列表进行多次迭代，并且它足够小，可以放进内存，那可以使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问。
 

　　5.python基础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。

　　以上就是北大青鸟校区给大家科普的python基础培训教程里面的五种高级特征及用法，熟练应用这些特征，才能够有效的提高工作效率哦。如果你想更好的学习python开发的技能，也可以到北大青鸟体验一下我们的python培训课程。