Python其实可以带来很多乐趣。重新审视一些当初并不为人所知的内置函数，并没有想象中的那么难，但是为什么要这么做呢？今天，本文将仔细分析3个在日常工作中或多或少会用到，但部分时间被忽略的大型Python函数。虽然它们可能不会节省大量时间（如果您了解其背后的确切逻辑），但它们会使代码看起来更干净、更清晰。也许这听起来没什么大不了的，但从长远来看，它可以让读者受益匪浅。让我们从第一个函数开始吧！1.map()map()是一个内置的Python函数，用于将函数应用于元素序列（例如列表或字典）。这可能是进行数据操作的最简单和最易读的方法。下面的示例试图在列表中找到数字的平方。首先，必须确定所使用的功能。接下来，作者展示并比较了使用map()和不使用map()的方法，即python和非python方法。nums=[1,2,3,4,5]#thisfunctionwillcalculatesquaredefsquare_num(x):returnx**2#non-pythonicapproachsquares=[]fornuminnums:squares.append(square_num(num))print('Non-PythonicApproach:',squares)#pythonicapproachx=map(square_num,nums)print('PythonicApproach:',list(x))输出本质上是一样的，但是python方法明显更简洁，过程不需要循环。2.zip()zip()是我最喜欢用的函数之一。它允许用户同时迭代两个或多个列表。在处理日期和时间问题时，此功能非常有用。比如你每天上班都用，当用户有第一个属性的时候，表示事件的开始时间，有第二个属性的时候，表示事件的结束时间。如果你进一步考虑，你总是需要在工作中计算事件之间的时间差，而zip是迄今为止实现它的最简单方法。例子中创建了两个包含数字的列表，任务是对对应元素求和：first=[1,3,8,4,9]second=[2,2,7,5,8]#Iterateovertwoormorelistatthesametimeforx,yinzip(first,second):print(x+y)简单干净。3.filter()filter()函数有点类似于map()函数——它也是对一个序列应用一个函数，不同的是filter()只返回值为True的元素。在下面的例子中，我创建了一个任意数字的列表和一个函数，如果数字是偶数则返回True。同样，作者将演示如何以非Python和Python方式执行此操作。numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]#Willreturntrueiifinputnumberisevendefeven(x):returnx%2==0#non-pythonicapproacheven_nums=[]fornuminnumbers:ifeven(num):even_nums.append(num)print('Non-PythonicApproach:',even_nums)#pythonicapproacheven_n=filter(even,numbers)print('PythonicApproach:',list(even_n))同样，python方法更简洁易读-这是读者学习后受益终生的东西。
