Python作为一门动态语言，提供了很多语法糖，有助于我们以很短的代码实现复杂的功能。另一方面，Python的历史悠久，积累了大量高效易用的库，基本上常见的任务都有对应的工具库。善用Python的语言特性，我们可以写出Pythonic的代码，下面探讨一下如何写出高效率的Python代码

###1.使用lambda表达式
lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，类似与C语言中的宏，这些叫做lambda的函数，是从LISP借用来的，可以用在任何需要函数的地方：

g = lambda x: x 2
g(3)
6
(lambda x: x 2)(3) 6

###2.使用filter过滤list和dict
(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回：>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0

filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
def f(x): return x != ‘a’
filter(f, “abcdef”)
‘bcdef’

###3. 强大的map reduce函数
map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回：
def cube(x): return xxx
map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
def cube(x) : return x + x
…
map(cube , “abcde”)
[‘aa’, ‘bb’, ‘cc’, ‘dd’, ‘ee’]
另外map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入：
def add(x, y): return x+y
map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用，例如可以用来对List求和：

def add(x,y): return x + y
reduce(add, range(1, 11))
55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10）

###4. 变量交换不需要使用临时变量

a=1>>>b=2>>>a, b = b, a

###5. 灵活使用生成器yield，让代码更简洁，优雅

生成器提供了一个更方便的产生迭代器的方式代码更为简洁，优雅充分利用了延迟评估的特性，仅在需要时才产生相应的元素，而不是一次产生所有元素，节省了内存，提高了效率使得协同程序更加容易实现，协同程序是有多个近入点，可以恢复挂起的函数。实际上，python的协程相关的库例如greenlet等就是基于yield实现的。使用yield写的斐波那契函数，简洁吧

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>>> def fib(n):
...     a = b = 1
...     for i in range(n):
...             yield a
...             a,b = b, a+b
...
>>> c = fib(10)
>>> c.next()
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>>> c.next()
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>>> c.next()
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>>> c.next()
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>>> c.next()
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1. 灵活使用list，set， deque， array优化性能
   7.灵活使用sort，sorted进行排序sort只能对列表进行排序，不会改变原来的列表sorted可以对任何迭代器进行排序，例如字典dict，元组，多维list等

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>>> from operator import itemgetter
>>> gameresult = [['jim',96,'A'],['Eddy',99,'A'],['Cindy',87,'B'], ['Lucy', 76, 'C']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(2,1))
[['jim', 96, 'A'], ['Eddy', 99, 'A'], ['Cindy', 87, 'B'], ['Lucy', 76, 'C']]

1. 使用python标准库，这块内容太多，不展开了常见的库有requests， jsonlib， pandas，argparse等