今天，我们将一起探索那些让代码瞬间变得优雅而强大的高级函数。准备好，让我们一起揭开它们的神秘面纱吧！
想象一下，你需要给一个数字列表的每个元素加上5。普通的循环是不是让你觉得有点乏味？map()函数来救援！
numbers = [1, 2, 3]def add_five(x): return x + 5# 使用map函数result = map(add_five, numbers)print(list(result)) # 输出：[6, 7, 8]魔法揭秘：map()接受一个函数和一个（或多个） iterable，对iterable中的每个元素应用该函数，返回一个迭代器。
有了filter()，你可以轻松地从一堆数据中挑出符合条件的宝藏。
# 筛选出偶数numbers = [1, 2, 3, 4, 5]def is_even(n): return n % 2 == 0filtered_numbers = filter(is_even, numbers)print(list(filtered_numbers)) # 输出：[2, 4]魔法揭秘：它接受一个函数和一个 iterable，仅保留使函数返回True的元素。
这个函数在Python标准库的functools里，它能将一个列表的所有元素通过一个函数累积起来，比如求和。
from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4]# 求和sum_it = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)print(sum_it) # 输出：10魔法揭秘：reduce()使用一个二元操作符（这里是一个匿名函数lambda），连续作用于序列的元素，最终得到一个结果。
列表推导式是Python的效率神器，简洁到让人惊叹！
squares = [x**2 for x in range(1, 6)] # 生成1到5的平方数print(squares) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]魔法揭秘：它将循环和条件判断压缩成一行，快速创建新列表。
字典推导式同样强大，用于快速构建字典。
words = ['apple', 'banana', 'cherry']word_lengths = {word: len(word) for word in words}print(word_lengths) # 输出：{'apple': 5, 'banana': 6, 'cherry': 6}魔法揭秘：基于旧的iterable，快速创建新的字典键值对。
Python允许函数作为参数传递给另一个函数，这开启了无限可能。
def apply(func, x): return func(x)print(apply(lambda x: x*2, 5)) # 输出：10魔法揭秘：高阶函数提高了代码的灵活性，让抽象层次更上一层楼。
当你想同时遍历两个（或多个）列表时，zip()就是你的最佳拍档。
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']ages = [24, 30, 18]pairs = zip(names, ages)for name, age in pairs: print(f"{name} is {age} years old.")魔法揭秘：它接收多个 iterable，并将对应位置的元素组合成一个元组，返回一个迭代器。
遍历的同时获取元素的索引？非enumerate莫属。
fruits = ['apple', 'banana', 'mango']for index, fruit in enumerate(fruits): print(f"#{index}: {fruit}")魔法揭秘：它将可迭代对象转换为枚举对象，每次迭代返回当前的索引和值。
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