作者：Peter Nistrup
翻译：周萝卜
当下，Python 比以往的任何时候都更加流行，人们每天都在实践着 Python 是多么的强大且易用。 我从事 Python 编程已经有几年时间了，但是最近6个月才是全职的。下面列举的这些事情，是我最开始使用 Python 的时候，就希望清楚的：
- 字符串操作
- 列表推导
- Lambda 和 Map 函数
- 在一行里使用 if elif 和 else 条件判断
- zip() 函数
字符串操作
Python 非常擅长使用类似数学运算符 + 和 * 来操作字符串
>>> my_string = "Hi Medium..!"
>>> print(my_string * 2)
Hi Medium..!Hi Medium..!
>>> print(my_string + " I love Python" * 2)
Hi Medium..! I love Python I love Python
我们也可以非常方便的对字符串做取反操作，只需要使用 [::-1] 就可以，同时该操作还不仅仅局限于字符串操作。
>>> print(my_string[::-1])
!..muideM iH
>>> my_list = [1,2,3,4,5]
>>> print(my_list[::-1])
[5, 4, 3, 2, 1]
那么对于包含多个字符串的列表呢，我们甚至可以做一个 Yoda-translator ！
>>> word_list = ["awesome", "is", "this"]
>>> print(' '.join(word_list[::-1]) + '!')
this is awesome!
在上面的代码中，我们使用了 .join() 方法，用空格把反转列表里的元素拼接了起来，并且增加了感叹号。
列表推导
哦，天啊！一旦我知道了这些，我的整个世界都改变了（可能还没有真实发生，但是已经接近了）。这是以中国强大的、直观的且可读的方法来快速的操作列表。
假如我们有这样一个函数，取一个数的平方再增加5
>>> def stupid_func(x):
>>> return x**2 + 5
现在如果我们要把该函数应用到一个列表的所有奇数当中，如果不了解列表推导式，你可能会这么写
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> new_list = []
>>> for x in my_list:
>>> if x % 2 != 0:
>>> new_list.append(stupid_func(x))
>>> print(new_list)
[6, 14, 30]
但是我们还有更简单的方法!
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]
列表推导适用于 [ expression for item in list ] 条件，同时如果那你想要应用一些布尔条件，例如上面获取奇数的条件： [ expression for item in list if conditional ]，那么它和下面的写法是一致的
>>> for item in list:
>>> if conditional:
>>> expression
很酷，不过我们还可以做的更好，因为我们根本不需要函数“stupid_func”
>>> print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]
Lambda 和 Map
Lambda
Lambda 有一点奇怪，但是就像我介绍的其他内容一样，只要你去只用它，就会发现它是多么的强大和直观。 Lambda 其实就是一个小的匿名函数。为什么要匿名呢？这是因为 Lambda 常常用来执行小型简单的操作，而这些操作往往不需要使用 def my_function() 来定义正式的函数 我们还是以上面的例子为例，对一个数进行平方并加5。在上面的代码中我们定义了一个函数 def stupid_func(x)，现在让我们使用 Lambda 来重新创建它
>>> stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5)
>>> print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)])
[6, 14, 30]
那么，为什么要使用这种奇怪的语法呢？其实这种写法的用处就体现在，我们不要定义实际的功能，就可以实现一些简单的操作。我们继续以数字列表为例，如果我们想对下面的列表进行排序，一种方法是使用 sorted()
>>> my_list = [2, 1, 0, -1, -2]
>>> print(sorted(my_list))
[-2, -1, 0, 1, 2]
这样确实可以了，但是，如果我们想按照元素平方数的大小来排序，使用 Lambda 就非常方便了。可以使用 Lambda 来定义 sorted() 函数用于排序的 key
>>> print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2))
[0, -1, 1, -2, 2]
Map
Map 是一个用来将函数应用到序列的每个元素上，比如列表。假设我们必须要列出两个列表对应位置元素的乘积，那么该怎么做呢，可以使用 Lambda 和 Map
>>> print(list(map(lambda x, y : x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])))
[4, 10, 18]
和下面的代码相比，Lambda 与 Map 的组合实在是太优雅了
>>> x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6]
>>> z = []
>>> for i in range(len(x)):
>>> z.append(x[i] * y[i])
>>> print(z)
[4, 10, 18]
在一行里使用 if elif 和 else 条件判断
有时，你可能会写出如下的代码
>>> x = int(input())
>>> if x >= 10:
>>> print("Horse")
>>> elif 1 < x < 10:
>>> print("Duck")
>>> else:
>>> print("Baguette")
运行此命令时，系统会提示你从 input() 函数输入内容，假设我们输入5，我们将得到 Duck。 但是我们也可以像下面这样写
print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")
这实在是太简单了！快去阅读你的旧代码，你会发现有太多的地方可以将这种简单的 if else 判断替换成这种单行判断。
zip()
还记得在 Map 函数部分，我们并行处理两个列表的例子嘛，使用 zip() 会更加简单
假如我们有两个列表，一个包含名字，一个包含姓氏，怎样才能很好的合并它们呢，使用 zip()！
>>> first_names = ["Peter", "Christian", "Klaus"]
>>> last_names = ["Jensen", "Smith", "Nistrup"]
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)])
['Peter Jensen', 'Christian Smith', 'Klaus Nistrup']
有个地方错了，我的名字不叫 Peter Jensen，那么就可以调整如下
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names[::-1])])
['Peter Nistrup', 'Christian Smith', 'Klaus Jensen']
结束语
我这里只是汇总了一个简单的清单，目的就是为了让你能够了解到 Python 可以优雅的做很多事情。如果你有任何不同的想法，可以留言哦！
