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三元表达式
value = a if a==1 else 0
map,filter,reduce
map函数
l=[1,2,3] print map(lambda x:x+10,l) #结果： [10,11,12] x='abc' y='xyz' print map(lambda x,y:x+y,x,y) #可以指定多个序列 #结果： ['ax','by','cz']
filter
x=[1,2,3] y='xyz' print filter(lambda x:x>2,x) #结果： [3] print filter(lambda x:x>'x',y) #结果： [yz]
reduce
x=[1,2,3] print reduce(lambda x,y:x+y,x)#结果：6
为什么会有这些函数？
就拿map函数来说吧
map(函数A,序列B)，map函数指明让函数A处理序列B，那为什么不直接写一个函数让函数A处理序列B呢？为什么还要经过map函数呢？
假如我想实现把每个序列中的数字+10，我写了如下函数
def add10(seq):
l=[]
for i in seq"
l.append(i+10)
return l
这个时候我又想实现把每个序列中的数字+20，我写了如下函数
def add10(seq):
l=[]
for i in seq"
l.append(i+20)
return l
我们在来看看map函数解决了什么问题
每个序列中的数字+10
def add10(x):
return x+10
map(add10,seq)
每个序列中的数字+20
def add20(x)
return x+20
map(add20,seq)
我写的2个函数代码逻辑很简单，里面没有包含循环。那为什么能实现累加的功能呢？
答案就是“map函数实现了循环”。map函数把所有序列操作必须的遍历又非封装了起来，让用户只专注处理数据逻辑。python这这么小的细节依然做到了复用（明白了这个道理，自己也可以写一个优雅的函数啦）
列表解析，字典解析
处理线性结构，很大程度上可以替代map,filter,reduce函数
列表解析完全适用字典解析，只要将 [ ] 换成 { } 就ok了
print [ x for x in range(3) ] #生成一个list
结果：[0,1,2]
print [ x for x in range(3) if x % 2 == 0] #增加一个限制条件
结果：[0,2]
print [ [x,y] for x in range(3) if x > 0
for y in range(3) if x > y
# for z in range(3) if .... #可以一直写下去
]
结果：[[1, 0], [2, 0], [2, 1]]
print { x+y:[x,y] for x in 'ab' for y in 'xy' } #生成键值对时，只能使用字典解析
处理多维数组
m = [
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]
print [ row[1] for row in m ] #打印第二列
结果：[2, 5, 8]
print [ m[i][j] for i in range(3) for j in range(3) ]# 转成一维列表
结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
