一个简单的例子：将一个list中所有元素平方，常规的做法如下图所示，虽然实现了这个功能，但并没有给人一目了然的感觉。若换成map来实现，则会好很多。
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1、map函数介绍及其简单使用
上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势，下面将详细介绍map函数的用法：map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素，并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为：
map(function，iterable...)
function---函数名
iterable---一个或多个序列
map作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，我们可以用这种方式计算任意复杂的函数，再比如，把一个list的所有数据转为string类型：
再举一个小例子，对list中的各个元素开方，一步到位：
！注意：在使用math自带函数时，只需要函数名即可
2、map函数与lambda函数结合使用，下面方法同样可以达到对list中的数二次方的目的
map函数与lambda函数结合使用，可以传入两个参数相加：
还可以同时计算多个值：
高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数。
高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数。
function：函数，可以是 自定义函数 或者是 内置函数；
iterable：可迭代对象，可迭代性数据。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来，然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数，配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理，如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕，返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到，reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数，
iterable：可迭代对象；
key：指定函数，默认为空；
reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；
如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数，就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序，返回新的数据，不会改变原有的数据。
注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序，而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢？
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
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最近学习pytorch，看到下面的Python高难度代码例子和Python最复杂代码例子：
from google.colab import output as colab_output
from base64 import b64decode
from io import BytesIO
from pydub import AudioSegment
RECORD = """
const sleep = time = new Promise(resolve = setTimeout(resolve, time))
const b2text = blob = new Promise(resolve = {
const reader = new FileReader()
reader.onloadend = e = resolve(e.srcElement.result)
reader.readAsDataURL(blob)
})
var record = time = new Promise(async resolve = {
stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
recorder = new MediaRecorder(stream)
chunks = []
recorder.ondataavailable = e = chunks.push(e.data)
recorder.start()
await sleep(time)
recorder.onstop = async ()={
blob = new Blob(chunks)
text = await b2text(blob)
resolve(text)
}
recorder.stop()
})
"""
def record(seconds=1):
display(ipd.Javascript(RECORD))
print(f"Recording started for {seconds} seconds.")
s = colab_output.eval_js("record(%d)" % (seconds * 1000))
print("Recording ended.")
b = b64decode(s.split(",")[1])
fileformat = "wav"
filename = f"_audio.{fileformat}"
AudioSegment.from_file(BytesIO(b)).export(filename, format=fileformat)
return torchaudio.load(filename)
waveform, sample_rate = record()
print(f"Predicted: {predict(waveform)}.")
ipd.Audio(waveform.numpy(), rate=sample_rate)
js 的Promise函数对象编程，字符串javascript函数对象，IPython解释js对象，解释结果和python代码结合，IPython Shell显示非字符串数据，python音频使用IPython简单调用。
复杂Python模块下的多知识点结合代码，是Python高难度代码的体现。
Js的Promise理解为动态函数，比C++的类成员函数和全局函数这类静态形式的函数处理灵活，不过初学者理解起来麻烦。代码里sleep和b2text都代表一些处理函数，也就是几行代码，而不是数据。通常来讲，变量一般代表数据，但是这里代表了指令。
1、首先打开python的编辑器软件，编辑器的选择可以根据自己的喜好，之后准备好一个空白的python文件：
2、接着在空白的python文件上编写python程序，这里假设当x＞1的时候，方程为根号下x加4，当x-1时，方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库，方便计算平方和开方，之后在函数体重写好表达式就可以了，最后调用一下函数，将结果打印出来：
3、最后点击软件内的绿色箭头，运行程序，在下方可以看到最终计算的结果，以上就是python求分段函数的过程：
(a) 算法复杂度为O(n)，因为只有一个while循环，且in，所以复杂度是线性级，仅跟n有关
(b) 算法复杂度为O(n²)，实际上算法复杂度为nxn/2 = n²/2，因为有for循环的嵌套
(c) 算法复杂度为O(n)，因为只有while循环，尽管里面i=ix2，但是这是常数级操作
(d) 算法复杂度为O(log i)，这是对数级操作，每次i除以2，所以是log(i)base(2)
(e) 算法复杂度为O(n log n)
(f) 算法复杂度为O(2^i)，这是一个递归算法，为指数级
(g) 算法复杂度为O(n 2^n)，这是一个交换数据的算法，是一个递归+一个for 循环
