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lambda

它們在其他語言中也被稱為匿名函式，如果你不想在程式中對一個函式使用兩次，你也許會想用lambda運算式，它們和普通的函式完全一樣，

lambda argument: manipulate(argument)

lambda 引數:操作(引數)

add = lambda x, y: x + y

print(add(3, 5))
# Output: 8
a = [(1, 2), (4, 1), (9, 10), (13, -3)]

def f(x):
    return x[1]

# a.sort(key=f)
a.sort(key=lambda x: x[1])

print(a)
# Output: [(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]

sorted

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

從 iterable 中的 item 中回傳一個新的排序串列，

有兩個可選引數，必須將其指定為關鍵字引數，

key 指定一個帶有一個引數的函式，用于從每個串列元素中提取比較鍵：key=str.lower，默認值是 None（直接比較元素），

reverse 是一個布林值，如果設定為 True，那么串列元素按照每個比較被顛倒的順序進行排序，

內置的 sorted() 函式排序是穩定的，如果確保不會更改比較相等的元素的相對順序，則排序是穩定的，

三元運算式

三元運算子通常在Python里被稱為條件運算式，這些運算式基于真(true)/假(false)的條件判斷.

它允許用簡單的一行快速判斷，而不是使用復雜的多行if陳述句，這在大多數時候非常有用，而且可以使代碼簡單可維護，

# 如果條件為真，回傳真 否則回傳假
condition_is_true if condition else condition_is_false
if condition:
    result = condition_is_true
else:
    result = condition_is_false

map

map(function, iterable, ...)

回傳一個將 function 應用于每個 iterable item 的迭代器，從而產生結果，如果傳遞額外的 iterable 引數，function 必須采用多個引數并應用于并行所有迭代中的專案，使用多個迭代器時，當最短迭代器耗盡時，迭代器停止，

In [54]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

In [55]: list2 = [4, 3, 7, 1, 9]

In [56]: list(map(str, list1))
Out[56]: ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

In [57]: list(map(lambda x, y: x+y, list1, list2))
Out[57]: [5, 5, 10, 5, 14]

enumerate

enumerate( iterable, start=0)

回傳一個列舉物件， iterable 必須是一個序列，一個迭代器或其他支持迭代的物件，由 enumerate() 回傳的迭代器的 __next__() 方法回傳一個元組，該元組包含一個計數（從 start 開始，默認值為 0）以及遍歷迭代獲得的值，

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

zip

zip(*iterables)

制作一個迭代器，用于聚合來自每個迭代器的元素，

回傳元組的迭代器，其中第 i 個元組包含來自每個引數序列或迭代的第 i 個元素，當最短的輸入迭代耗盡時，迭代器停止，使用單個迭代引數，它將回傳 1 元組的迭代器，沒有引數，它回傳一個空的迭代器，

與 * 運算子一起使用 zip() 可用于解壓縮串列：

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> zipped = zip(x, y)
>>> list(zipped)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> x2, y2 = zip(*zip(x, y))
>>> x == list(x2) and y == list(y2)
True
data = zip(list1, list2)
data = sorted(data)
list1, list2 = map(lambda t: list(t), zip(*data))

filter

filter(function, iterable)

用那些 function 回傳 true 的 iterable 元素構造一個迭代器，iterable 可以是序列，支持迭代的容器或迭代器，如果 function 為 None，則假定標識函式為 false，即為 false 的所有元素都被洗掉，

# 過濾0-10之間的偶數
In [8]: list(filter(lambda x: x%2==0, range(10)))
Out[8]: [0, 2, 4, 6, 8]

reduce

reduce函式的用法和map很類似,也是一個函式f和一個list,但是函式的入口引數一定要是兩個，reduce也是對每個元素進行反復呼叫，最后回傳最終的值，而map是回傳一個list

python3里面reduce已經從全域函式里面移除了，需要用的話要 from functools import reduce

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