本篇內(nèi)容主要講解“Python特性問題舉例分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python特性問題舉例分析”吧!

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仔細分析一下，這2個參數(shù)中，有1個Python 特性是在request生存期內(nèi)不變的，而另外一個是用于過濾的值。所以最終用了一下lambda來做了個函數(shù)的分階段參數(shù)傳遞。例子如下，過濾函數(shù)：

   # Normal statement-based flow control                                 if           <cond1>:   func1()                       elif           <cond2>: func2()                       else          :         func3()              # Equivalent "short circuit" expression   (<cond1>                       and           func1())                       or           (<cond2>                       and           func2())                       or           (func3())              # Example "short circuit" expression   >>> x = 3   >>>

Python是一種動態(tài)語言，而且還常常號稱是動態(tài)語言里面最慢的一個。最近Ruby的出現(xiàn)才略微改變了一下這種情況。呵呵，聽說Ruby比Python還要“動態(tài)”一些。在Python中提高效率的一種可選辦法是確保可讀性的情況下避免使用動態(tài)特性，比如過多的"."操作符就很低效。

另外，就是可以用一些函數(shù)式編程的方法，比如很多內(nèi)置函數(shù)，如map()、filter()、zip()等等，應用lambda也是個不錯的辦法。自從 Python 1.0 以來，Python 具有上面列出的大多數(shù) FP 特征。但對于大多數(shù) Python 特性，它們以一種非常混合的語言呈現(xiàn)。

很大程度上是因為Python 特性的 OOP 特性，您可以使用希望使用的部分而忽略其余部分（直到在稍后需要它為止）。使用 Python 2.0， 列表內(nèi)涵添加了一些 非常棒的“句法上的粉飾”。雖然列表內(nèi)涵沒有添加什么新的能力，但它們使許多舊的能力看起來好了 許多。

Python 中 FP 的基本元素是函數(shù) map() 、 reduce() 和 filter() ，以及運算符 lambda 。在 Python 1.x 中， apply() 函數(shù)對于將一個函數(shù)的列表返回值直接應用于另一個函數(shù)也很方便。

Python 2.0 為這一目的提供了改進的語法。可能讓人吃驚，但很少的這幾個函數(shù)（以及基本運算符）幾乎足以編寫任何 Python程序；特別是，所有的流控制語句（ if 、 elif 、 else 、 assert 、 try 、 except 、 finally 、 for 、 break 、 continue 、 while 、 def ）可以只使用 FP 函數(shù)和運算符以函數(shù)風格處理。

雖然實際上消除程序中的所有流控制命令可能只對加入“混亂的 Python”競爭（與看上去非常象 Lisp 的代碼）有用，但是理解 FP 是如何使用函數(shù)和遞歸來表示流控制是值得的。

到此，相信大家對“Python特性問題舉例分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關內(nèi)容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！

網(wǎng)頁標題：Python特性問題舉例分析
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