解释：在传入函数的地方直接使用函数表达式。
示例：
list(map(lambdas x:x*x,[1,2,3,4,5]))
lambdas x是指lambdas关键字和使用的变量，冒号后为函数的表达式。
注：逗号及后边的列表是map函数，lambdas x:x*x 为map函数中function函数部分。
map和filter函数解释：map是对每一元素做自定义的映射，filter是对序列每个元素进行过滤。
示例：
print(list(filter(lambdas x:x % 2 == 1,range(1,20))))
输出结果：[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]
print(list(map(lambdas x:x % 2 == 1,range(1,20))))
输出结果：[True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
迭代器解释：迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，两个基本方法：iter()和next()
示例：
list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
多次执行 print (next(it)) 会依次输出 it 里的元素，当迭代输出完成时，抛出StopIteration异常。
生成器使用了yield的函数被称为生成器，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解，生成器就是一个迭代器，在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值，并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行，调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
yield生成器函数中一个重要的函数是send()，可以传入一个值作为返回值，此函数已包含next()函数。
生成器的有点：节省内存空间。
示例：
# 包含yield关键字，就变成了生成器函数
def foo():
print('Starting.....')
while True:
res = yield 4
print("res:", res)
# 下面调用函数并没有执行，可以先将后面的语句注释掉
# 逐行运行代码观察效果
g = foo()
print("第一次调用执行结果：")
print(next(g))
print("*" * 100)
print("第二次调用执行结果(传入参数)：")
print(g.send(7))
print("*" * 100)
print("第三次调用执行结果：")
print(next(g))
print("*" * 100)
输出结果：
第一次调用执行结果：
Starting.....
4
****************************************************************************************************
第二次调用执行结果(传入参数)：
res: 7
4
****************************************************************************************************
第三次调用执行结果：
res: None
4
****************************************************************************************************
注：输出4是因为函数运行遇到yield会输出yield的值并暂停，当遇到next()函数式才执行之后的操作。
解释：装饰器是修改其它函数功能的函数，装饰器可以在不改变原有功能代码的基础上添加额外的功能，如用户验证、日志输出等。
示例：
def debug(func):
def wrapper(abc):
print('debug:enter')
return func(abc)
return wrapper
@debug
def say(abc):
print ("hello {}!")
say('hello world')
输出结果：
debug:enter
hello {}!
解释：函数调用函数本身。
示例：
def recursion(i): #定义函数
print(i)
if i/2 > 1: #判断递归条件，退出
re = recursion(i/2) #递归函数自身
print('返回值:',re)
return i
print('上层递归值：',i)
return i #返回值
recursion(10)
输出结果：
10
5.0
2.5
1.25
上层递归值： 1.25
返回值: 1.25
返回值: 2.5
返回值: 5.0
集合（set）是一个无序的不重复元素序列，可以使用大括号{}或者set()函数创建集合，空集合创建必须使用set()，{}创建的是空字典。
使用in来判断一个元素是否属于集合，
示例：
'abc' in set_a
判断字符串abc是否属于集合set_a，结果返回True或False。
集合间的运算：
a - b # 集合a包含但集合b不包含的元素 a | b # 集合a或集合b包含的元素 a & b # 集合a和集合b都包含的元素 a ^ b # 不同时存在于集合a和集合b的元素
集合推导式：
a = { x for x in 'abcdefgabs' if x not in 'abc' }
输出：{'d', 'g', 's', 'f', 'e'}
添加元素：
a.add() # 把括号中的元素当成一个整体添加到集合中 a.update() # 把每一个字符作为一个单独的元素添加到集合中
移除元素：
a.remove() # 删除单个元素，删除首个符合条件的元素，按值删除 a.discard() # 同remove()，但没有对应元素不会报错 a.pop() # 删除单个或多个元素，按位删除(根据索引删除)
计算元素个数：
len(a)
清空集合：
a.clear()内建模块itertools
这个模块里的函数都与迭代有关。
无穷迭代器：
itertools.count(start[,step]) # 从start开始以step为步长的无限序列
itertools.cycle('ab') # 一直循环a和b
itertools.repeat(elem[,n]) # 循环n次elem
根据列长度停止的迭代器：
itertools.accumulate(iterable[,func]) # 返回func功能后的iterable结果 itertools.chain(*iterable) # 返回多个可迭代对象的所有元素
