摘要：还在为只会写基础Python代码而烦恼？当面对复杂业务逻辑、海量数据处理和高并发场景时，你是否感觉力不从心？别担心！今天就为你解锁3个Python中级核心技能，让你在编程路上实现质的飞跃！

还在为只会写基础Python代码而烦恼？当面对复杂业务逻辑、海量数据处理和高并发场景时，你是否感觉力不从心？别担心！今天就为你解锁3个Python中级核心技能，让你在编程路上实现质的飞跃！

在Python中，函数式编程能帮我们以更简洁、优雅的方式处理数据和逻辑。其中，map、filter和reduce是最常用的函数式编程工具。

map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。比如，我们有一个包含数字的列表，想要将每个数字都进行平方运算，使用map函数只需一行代码：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

result = list(map(lambda x: x ** 2, nums))

print(result)

filter函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素 。例如，从一个列表中筛选出所有的偶数：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

even_nums = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))

print(even_nums)

reduce函数会对参数序列中元素进行累积。在Python 3中，reduce函数被移到了functools模块中。计算一个列表中所有数字的乘积，可以这样使用reduce：

from functools import reduce

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

product = reduce(lambda x, y: x * y, nums)

print(product)

迭代器和生成器是Python中处理大量数据时优化内存使用的关键技术。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。它实现了__iter__和__next__方法。以自定义一个简单的迭代器为例，用于生成从1开始的连续自然数：

class NaturalNumbers:

def __init__(self):

self.num = 0

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

self.num += 1

return self.num

natural_iter = NaturalNumbers

for _ in range(10):

print(next(natural_iter))

生成器是一种特殊的迭代器，它更加简洁。使用yield关键字来定义生成器函数。比如，生成斐波那契数列：

def fibonacci:

a, b = 0, 1

while True:

yield a

a, b = b, a + b

fib = fibonacci

for _ in range(10):

print(next(fib))

生成器在处理大规模数据时优势明显，它不会一次性将所有数据加载到内存，而是按需生成，大大节省内存空间。

装饰器是Python中一个强大而又有趣的特性，它可以在不修改原有函数代码的情况下，为函数增加新的功能。

比如，我们想要统计一个函数的执行时间，就可以使用装饰器来实现：

import time

def timer(func):

def wrapper:

start_time = time.time

func

end_time = time.time

print(f"函数执行时间：{end_time - start_time} 秒")

return wrapper

@timer

def long_running_function:

time.sleep(2)

print("函数执行完毕")

long_running_function

在上述代码中，timer函数就是一个装饰器，@timer语法糖等价于long_running_function = timer(long_running_function)。装饰器还可以用于权限验证、日志记录等多种场景，让代码的扩展性和复用性更强。

掌握了这3个Python中级核心技能，相信你在编程过程中会更加得心应手。无论是处理复杂业务，还是优化代码性能，都能轻松应对。赶快动手实践起来，将这些技能运用到实际项目中吧！如果你在学习过程中有任何疑问，欢迎在评论区留言交流，也别忘了点赞、分享，让更多Python爱好者一起进步！！

来源：绿叶菜