Python zip函数及用法
zip() 函数可以把两个列表“压缩”成一个 zip 对象（可迭代对象），这样就可以使用一个循环并行遍历两个列表。为了测试 zip() 函数的功能，我们可以先在交互式解释器中“试验”一下该函数的功能。
>>> a = ['a','b','c']
>>> b = [1, 2, 3]
>>> [x for x in zip(a,b)]
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
从上面的测试结果来看，zip() 函数压缩得到的可迭代对象所包含的元素是由原列表元素组成的元组。
Pthon 2.x 的 zip() 函数直接返回列表，而不是返回 zip 对象。Python 2.x 的 zip() 函数返回的列表所包含的元素和 Python 3.x 的 zip() 返回的 zip 对象所包含的元素相同。
例如：
>>> c = [0.1 ,0.2]
>>> [x for x in zip(a,c)]
[('a', 0.1), ('b', 0.2)]
从上面代码可以看出，如果 zip() 函数压缩的两个列表长度不相等，那么 zip() 函数将以长度更短的列表为准。
zip() 函数不仅可以压缩两个列表，也可以压缩多个列表。比如下面试验同时压缩 3 个列表：
>>> [x for x in zip(a, b, c)]
[('a', 1, 0.1), ('b', 2, 0.2)]
从上面代码可以看出，如果使用 zip() 函数压缩 N 个列表，那么 zip() 函数返回的可迭代对象的元素就是长度为 N 的元组。
下面代码示范了使用 zip() 函数来实现并行遍历的效果：
books = ['疯狂Kotlin讲义', '疯狂Swift讲义', '疯狂Python讲义']
prices = [79, 69, 89]
# 使用zip()函数压缩两个列表，从而实现并行遍历
for book, price in zip(books, prices):print("%s的价格是: %5.2f" % (book, price))
Python lambda表达式及用法
lambda 表达式是现代编程语言争相引入的一种语法，如果说函数是命名的、方便复用的代码块，那么 lambda 表达式则是功能更灵活的代码块，它可以在程序中被传递和调用。
回顾局部函数
get_math_func() 函数将返回三个局部函数之一。该函数代码如下：
def get_math_func(type) :# 定义三个局部函数...# 返回局部函数if type == "square" :return squareif type == "cube" :return cubeelse:return factorial
由于局部函数的作用域默认仅停留在其封闭函数之内，因此这三个局部函数的函数名的作用太有限了，即仅仅是在程序的 if 语句中作为返回值使用。一旦离开了 get_math_func() 函数体，这三个局部函数的函数名就失去了意义。
既然局部函数的函数名没有太大的意义，那么就考虑使用 lambda 表达式来简化局部函数的写法。
使用 lambda 表达式代替局部函数
如果使用 lambda 表达式来简化 get_math_func() 函数，则可以将程序改写成如下形式：
def get_math_func(type) :result=1# 该函数返回的是Lambda表达式if type == 'square':return lambda n: n * n # ①elif type == 'cube':return lambda n: n * n * n # ②else:return lambda n: (1 + n) * n / 2 # ③
# 调用get_math_func()，程序返回一个嵌套函数
math_func = get_math_func("cube")
print(math_func(5)) # 输出125
math_func = get_math_func("square")
print(math_func(5)) # 输出25
math_func = get_math_func("other")
print(math_func(5)) # 输出15.0
在上面代码中，return 后面的部分使用 lambda 关键字定义的就是 lambda 表达式，Python 要求 lambda 表达式只能是单行表达式。
注意：由于 lambda 表达式只能是单行表达式，不允许使用更复杂的函数形式，因此上面 ③ 号代码处改为计算 1+2+3+…+n 的总和。
lambda 表达式的语法格式如下：
lambda [parameter_list] : 表达式
从上面的语法格式可以看出 lambda 表达式的几个要点：
lambda 表达式必须使用 lambda 关键字定义。
在 lambda 关键字之后、冒号左边的是参数列表，可以没有参数，也可以有多个参数。如果有多个参数，则需要用逗号隔开，冒号右边是该 lambda 表达式的返回值。
实际上，lambda 表达式的本质就是匿名的、单行函数体的函数。因此，lambda 表达式可以写成函数的形式。例如，对于如下 lambda 表达式：
lambda x , y:x + y
可改写为如下函数形式：
def add(x, y): return x+ y上面定义函数时使用了简化语法：当函数体只有一行代码时，可以直接把函数体的代码放在与函数头同一行。
总体来说，函数比 lambda 表达式的适应性更强，lambda 表达式只能创建简单的函数对象（它只适合函数体为单行的情形）。但 lambda 表达式依然有如下两个用途：
对于单行函数，使用 lambda 表达式可以省去定义函数的过程，让代码更加简洁。
对于不需要多次复用的函数，使用 lambda 表达式可以在用完之后立即释放，提高了性能。
下面代码示范了通过 lambda 表达式来调用 Python 内置的 map() 函数：
# 传入计算平方的lambda表达式作为参数 x = map(lambda x: x*x , range(8)) print([e for e in x]) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] # 传入计算平方的lambda表达式作为参数 y = map(lambda x: x*x if x % 2 == 0 else 0, range(8)) print([e for e in y]) # [0, 0, 4, 0, 16, 0, 36, 0]
正如从上面代码所看到的，内置的 map() 函数的第一个参数需要传入函数，此处传入了函数的简化形式：lambda 表达式，这样程序更加简洁，而且性能更好。
