任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！
Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。
lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。
x = lambda a, b: a + bprint(x(2, 5))
x = lambda y: y * 2 + 1print(x(5))
看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。
def pingfang(a): return a ** 2
x = list(map(pingfang, [1, 2, 3]))print(x)
def add(a, b): return a + b
x = list(map(add, [1, 2, 3], [4, 5, 6]))print(x)
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。
详情请看如下示例
def filterNumber(a):
if a % 2 == 0:
return True
else:
return False
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
res = list(filter(filterNumber, x))
print(res)
Generator 函数
Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。
def gen_example(): print('before any yield')
yield 'first yield'
print('between yields')
yield 'second yield'
print('no yield anymore')
gen = gen_example()
gen.__next__() # 第一次调用next# before any yield# 'first yield'
gen.__next__() # 第二次调用next# between yields# 'second yield'
gen.__next_
type([i for i in range(5)])
type((i for i in range(5)))a = (i for i in range(1, 1001))
for i in a: print(i)