1. Lambda 函数 lambda 函数可以说是最著名的单行代码之一，它是一种非常紧凑的方法来定义匿名函数，只需在 “：” 符号的左侧指定输入参数，并在右侧指定要对它们执行的操作此代码定义了一个函数，该函数通过将原始产品的价格降低 10% 来计算折扣价格。
price_after_discount = lambda price: price*0.92. 对列表进行 Map 操作 Map 操作对于将相同的转换应用于集合中的所有元素（如列表）非常有用它们还可以与自定义的可重用 lambda 函数结合使用。
例如，假设您在一家免税政策的旅游纪念品商店有一份原始产品价格清单，并且您想要另一个清单，其中包含税后的最终价格 （总价的 10%）通过使用前面定义的 lambda 函数，可以尝试如下操作：discounted_prices = list(map(price_after_discount, prices))
3. 拆包清单 假设您有一个类似于 product_prices = [19.99, 5.49, 12.99] 的价目表，并且您希望逐个打印所有这些价格为什么不使用 * 运算符来解压缩列表并在一行中打印由空格分隔的元素，而不是使用循环结构来执行此操作呢？。
print(*product_prices)4. 列出带条件的推导式 您的商店中有一个产品名称列表，例如 products = ["Keychain", "T-Shirt", "Mug", "Magnet", "Snow Globe"]
，并且您希望获取一个包含名称以“M”开头的产品索引的新列表您可以通过列表推导来执行此操作，即根据分析现有列表的值中的条件来构建新列表[index for index in range(len(products)) if products[index][0] == M]。
5. 有效地检查条件 一对有用的函数可以快速检查集合中所有元素中的条件，是 any 和 all它们都返回 True/False 值，指示是否至少有一个元素持有条件 （any），或者集合中的所有元素是否都完成它 （all）。
如果您有商品的库存水平列表，例如 inventory = [4， 0， 7， 10， 0]，您可以尝试：any_out_of_stock = any(stock == 0 for stock in inventory)all_in_stock = all(stock > 0 for stock in inventory)
6. 用于更快条件检查的 Walrus 运算符 Walrus 运算符 ：= 将变量的赋值和使用结合在同一个表达式中，从而简化了在需要一次性变量的情况下执行条件语句的方法例如，假设我们在提交客户文本评论之前对其进行分析，则检查评论是否至少有 30 个字符的有效方法是：。
if (n := len(customer_review)) < 10: print("Minimum 30 characters required")7. 按值对字典条目进行排序 现在让我们进入词典吧！假设我们有一个字典，其中包含我们每个产品的销售编号。
sales_data = {Keychain: 1200,T-shirt: 800,Mug: 500,Magnet: 1500}这行代码按销售降序对产品进行排序：sorted_sales = dict(sorted(sales_data.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
8. 使用过滤器过滤条目 您还可以结合使用 filter 和 lambda 函数来筛选 Python 字典中的条目，如下所示，以筛选最畅销的产品（售出 1000 件或更多商品的产品）：best_selling_products = list(filter(lambda item: item[1] > 1000, sales_data.items()))
9. 使用reduce执行聚合 由于 reduce 函数，对列表中的元素执行聚合再简单不过了，该函数与 lambda 函数结合使用，有助于将集合中的元素（例如每个产品的销售额）“减少”为单个代表值，例如所有产品的销售额总数：
total_sales = reduce(lambda x, y: x + y, sales_data.values())10. 生成列表排列 用一个有趣的运算符来结束，它定义了一组列表，这些列表由作为参数传递的列表的所有可能排列给出。
from itertools import permutationslist(permutations([Alicia, Bob, Cristina, David]))需要让一个四人委员会坐在一个线性表格中参加活动，并且不确定用哪种方式/多少种方式将他们一个接一个地放置？排列将为你提供所有可能的解决方案。
