當(dāng)然是函數(shù)式那一套黑魔法啦，且聽我細(xì)細(xì)道來。 lambda表達式也就是匿名函數(shù)。用法：lambda 參數(shù)列表 : 返回值例： +1函數(shù) f=lambda x:x+1 max函數(shù)（條件語句的寫法如下） f_max=lambda x,y:x if x>y else y 上述定義的函數(shù)與用def定義的函數(shù)沒有區(qū)別，而且左邊的f=在某些情況下并不是必要的。 filter,map,reduce filter函數(shù)接受兩個參數(shù)，第一個是過濾函數(shù)，第二個是可遍歷的對象，用于選擇出所有滿足過濾條件的元素，不同版本的filter的返回值稍有區(qū)別，我用的是python3.5，filter返回的是經(jīng)過過濾的可遍歷對象。例：去除小寫字母 s=filter(lambda x:not str(x).islower(),"asdasfAsfBsdfC") for ch in s: print(ch) map函數(shù)接受的參數(shù)類型與filter類似，它用于把函數(shù)作用于可遍歷對象的每一個元素。類似于數(shù)學(xué)中映射的概念。例：求y=2x+1（偷偷用了一下range函數(shù)生成定義域） s=map(lambda x:2*x+1,range(6)) for x in s: print(x) reduce函數(shù)對每個元素作累計操作，它接受的第一個參數(shù)必須是有兩個參數(shù)的函數(shù)。例：求和 from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,6)) print(s) 求乘積（第三個可選參數(shù)表示累計變量的初值） from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6),1) print(s) 柯里化(curry)函數(shù)如果一個函數(shù)需要2個參數(shù)，而你只傳入一個參數(shù)，那么你就可以得到一個柯里化的函數(shù)，這是函數(shù)式編程語言的重要特性之一，遺憾的是，python并不能在語法層面支持柯里化調(diào)用，但它在庫中提供了接口。例： *3函數(shù) f_mul=lambda x,y:x*y from functools import partial mul3=partial(f_mul,3) print(mul3(1)) print(mul3(6)) 打包與解包有點類似于函數(shù)式中的模式匹配，略牽強。 t=(1,2,3) x,y,z=t 列表生成式這個也有點牽強，不知道嚴(yán)格意義上講屬不屬于函數(shù)式風(fēng)格。例：生成奇數(shù)序列 l=[2*x+1 for x in range(10)] for i in l: print(i) 最后來一個彩蛋（以前某答主提到的用調(diào)分函數(shù)來美顏的算法，忘了出處了，侵刪） from PIL import Image from math import sqrt im = Image.open("a.jpg") ret= im.convert(mode="RGB") ret = ret.point(lambda x:sqrt(x)*sqrt(255)) ret.save("b.jpg")

當(dāng)然是函數(shù)式那一套黑魔法啦，且聽我細(xì)細(xì)道來。
lambda表達式
也就是匿名函數(shù)。
用法：lambda 參數(shù)列表 : 返回值
例：
+1函數(shù)
f=lambda x:x+1

max函數(shù)（條件語句的寫法如下）
f_max=lambda x,y:x if x>y else y

上述定義的函數(shù)與用def定義的函數(shù)沒有區(qū)別，而且左邊的f=在某些情況下并不是必要的。
filter,map,reduce
filter函數(shù)接受兩個參數(shù)，第一個是過濾函數(shù)，第二個是可遍歷的對象，用于選擇出所有滿足過濾條件的元素，不同版本的filter的返回值稍有區(qū)別，我用的是python3.5，filter返回的是經(jīng)過過濾的可遍歷對象。
例：
去除小寫字母
s=filter(lambda x:not str(x).islower(),"asdasfAsfBsdfC")
for ch in s:
print(ch)

map函數(shù)接受的參數(shù)類型與filter類似，它用于把函數(shù)作用于可遍歷對象的每一個元素。類似于數(shù)學(xué)中映射的概念。
例：
求y=2x+1（偷偷用了一下range函數(shù)生成定義域）
s=map(lambda x:2*x+1,range(6))
for x in s:
print(x)

reduce函數(shù)對每個元素作累計操作，它接受的第一個參數(shù)必須是有兩個參數(shù)的函數(shù)。
例：
求和
from functools import reduce
s=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,6))
print(s)

求乘積（第三個可選參數(shù)表示累計變量的初值）
from functools import reduce
s=reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6),1)
print(s)

柯里化(curry)函數(shù)
如果一個函數(shù)需要2個參數(shù)，而你只傳入一個參數(shù)，那么你就可以得到一個柯里化的函數(shù)，這是函數(shù)式編程語言的重要特性之一，遺憾的是，python并不能在語法層面支持柯里化調(diào)用，但它在庫中提供了接口。
例：
*3函數(shù)
f_mul=lambda x,y:x*y
from functools import partial
mul3=partial(f_mul,3)
print(mul3(1))
print(mul3(6))

打包與解包
有點類似于函數(shù)式中的模式匹配，略牽強。
t=(1,2,3)
x,y,z=t

列表生成式
這個也有點牽強，不知道嚴(yán)格意義上講屬不屬于函數(shù)式風(fēng)格。
例：生成奇數(shù)序列
l=[2*x+1 for x in range(10)]
for i in l:
print(i)

最后來一個彩蛋（以前某答主提到的用調(diào)分函數(shù)來美顏的算法，忘了出處了，侵刪）
from PIL import Image
from math import sqrt

im = Image.open("a.jpg")
ret= im.convert(mode="RGB")
ret = ret.point(lambda x:sqrt(x)*sqrt(255))
ret.save("b.jpg")

with的用法：

運行輸出：

in enter  

in with  

in exit

也就是說在print 'in with'前自動執(zhí)行了A()構(gòu)造的實例的__enter__方法

with塊中的程序執(zhí)行完后，自動執(zhí)行了A()構(gòu)造的實例的__exit__方法

這里as a可以省略，因為with塊中沒有用到a

with app.test_request_context():
   print(url_for('index'))

直接翻譯的話就是

context = app.test_request_context()

context.__enter__()

print(url_for('index'))

context.__exit__(參數(shù)1,參數(shù)2,參數(shù)3)

這里可以理解為 為print(url_for('index'))創(chuàng)造一個環(huán)境，執(zhí)行完后清理環(huán)境