Mapreduce使用map和reduce函数

这样创建一个简单的sumproduct:

def sumprod(x,y):
    return reduce(lambda a,b:a+b, map(lambda a, b: a*b,x,y))

例子:

In [2]: sumprod([1,2,3],[4,5,6])
Out[2]: 32

除了haridsv之前提到的这一点之外:

>>> foo = bar = baz = 1
>>> foo, bar, baz
(1, 1, 1)

也可以这样做:

>>> foo, bar, baz = 1, 2, 3
>>> foo, bar, baz
(1, 2, 3)

创建生成器对象

如果你写

x=(n for n in foo if bar(n))

你可以取出生成器，把它赋值给x，这意味着你可以这样做

for n in x:

这样做的优点是不需要中间存储，如果需要中间存储，则需要中间存储

x = [n for n in foo if bar(n)]

在某些情况下，这可以显著提高速度。

你可以在生成器的末尾附加许多if语句，基本上复制嵌套的for循环:

>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
...   print i 

(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)

内存管理

Python动态分配内存并使用垃圾收集来回收未使用的空间。一旦一个对象超出作用域，并且没有其他变量引用它，它将被恢复。我不必担心缓冲区溢出和缓慢增长的服务器进程。内存管理也是其他动态语言的一个特性，但Python在这方面做得非常好。

当然，我们必须注意循环引用，并保持对不再需要的对象的引用，但弱引用在这里有很大帮助。

主要信息:)

import this
# btw look at this module's source :)

De-cyphered:

蒂姆·彼得斯的《Python之禅》 美总比丑好。 显性比隐性好。 简单比复杂好。 复杂胜过复杂。 扁平比嵌套好。 稀疏比密集好。 可读性。 特殊情况并不特别到可以打破规则。 尽管实用性胜过纯洁性。 错误绝不能悄无声息地过去。 除非明确保持沉默。 面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。 应该有一种——最好只有一种——明显的方法来做到这一点。 除非你是荷兰人，否则这种方式一开始可能并不明显。 现在总比没有好。 虽然永远不比现在更好。 如果实现很难解释，那就是一个坏主意。 如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。 名称空间是一个非常棒的想法——让我们多做一些吧!

对象实例的方法替换

您可以替换已经创建的对象实例的方法。它允许你创建具有不同(例外)功能的对象实例:

>>> class C(object):
...     def fun(self):
...         print "C.a", self
...
>>> inst = C()
>>> inst.fun()  # C.a method is executed
C.a <__main__.C object at 0x00AE74D0>
>>> instancemethod = type(C.fun)
>>>
>>> def fun2(self):
...     print "fun2", self
...
>>> inst.fun = instancemethod(fun2, inst, C)  # Now we are replace C.a by fun2
>>> inst.fun()  # ... and fun2 is executed
fun2 <__main__.C object at 0x00AE74D0>

C.a在inst实例中被fun2()取代(self没有改变)。

或者，我们也可以使用new模块，但它自Python 2.6起就被贬低了:

>>> def fun3(self):
...     print "fun3", self
...
>>> import new
>>> inst.fun = new.instancemethod(fun3, inst, C)
>>> inst.fun()
fun3 <__main__.C object at 0x00AE74D0>

节点:这个解决方案不应该被用作继承机制的一般替代!但在某些特定的情况下(调试、模拟)，它可能非常方便。

警告:此解决方案不适用于内置类型和使用插槽的新样式类。