任何編程語言的高級特征通常都是通過大量的使用經驗才發現的，比如你在撰寫一個復雜的專案，并在 stackoverflow 上尋找某個問題的答案，然后你突然發現了一個非常優雅的解決方案，它使用了你從不知道的 Python 功能！
這種學習方式太有趣了：通過探索，偶然發現什么，
下面是 Python 的 5 種高級特征，以及它們的用法，
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，但對于 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運算式或運算，而無需完全定義函式，
lambda 函式可以使用任意數量的引數，但運算式只能有一個，
看它多么簡單！我們執行了一些簡單的數學運算，而無需定義整個函式，這是 Python 的眾多特征之一，這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言，
Map 函式
Map() 是一種內置的 Python 函式，它可以將函式應用于各種資料結構中的元素，如串列或字典，對于這種運算來說，這是一種非常干凈而且可讀的執行方式，
Filter 函式
filter 內置函式與 map 函式非常相似，它也將函式應用于序列結構（串列、元組、字典），二者的關鍵區別在于 filter() 將只回傳應用函式回傳 True 的元素，
詳情請看如下示例
我們不僅評估了每個串列元素的 True 或 False，filter() 函式還確保只回傳匹配為 True 的元素，非常便于處理檢查運算式和構建回傳串列這兩步，
Itertools 模塊
Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合，迭代器是一種可以在 for 回圈陳述句（包括串列、元組和字典）中使用的資料型別，
使用 Itertools 模塊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復雜的串列理解，關于 Itertools 的神奇之處，請看以下示例：
Generator 函式
Generator 函式是一個類似迭代器的函式，即它也可以用在 for 回圈陳述句中，這大大簡化了你的代碼，而且相比簡單的 for 回圈，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，以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 回圈來進行這一計算，
如果串列很小，比如 1000 行，計算所需的記憶體還行，但如果串列巨長，比如十億浮點數，這樣做就會出現問題了，使用這種 for 回圈，記憶體中將出現大量串列，但不是每個人都有無限的 RAM 來存盤這么多東西的，Python 中的 range() 函式也是這么干的，它在記憶體中構建串列，
代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函式對數字串列求和，generator 函式創建元素，并只在必要時將其存盤在記憶體中，即一次一個，這意味著，如果你要創建十億浮點數，你只能一次一個地把它們存盤在記憶體中！Python 2.x 中的 xrange() 函式就是使用 generator 來構建串列，
上述例子說明：如果你想為一個很大的范圍生成串列，那么就需要使用 generator 函式，如果你的記憶體有限，比如使用移動設備或邊緣計算，使用這一方法尤其重要，
也就是說，如果你想對串列進行多次迭代，并且它足夠小，可以放進記憶體，那最好使用 for 回圈或 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串列值，而 Python 2.x range 函式是靜態的串列，而且整數已經置于記憶體中，以便快速訪問，
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