1.分组

对一个列表根据所需要的大小进行细分：

from math import ceil

def chunk(lst, size):
  return list(
    map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
      list(range(0, int(ceil(len(lst) / size))))))

效果如下：

EXAMPLES
chunk([1, 2, 3, 4, 5], 2) # [[1,2],[3,4],5]

return中，map的第二个参数是一个列表，map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

2.数字转数组

同样是一则关于map的应用，将整形数字拆分到数组中：

def digitize(n):
  return list(map(int, str(n)))

效果如下：

EXAMPLES
digitize(123) # [1, 2, 3]

它将整形数字n转化为字符串后，还自动对该字符串进行了序列化分割，最后将元素应用到map的第一个参数中，转化为整形后返回。

3.非递归斐波那契

还记得菲波那切数列吗，前两个数的和为第三个数的值，如0、1、1、2、3、5、8、13….

如果使用递归来实现这个数列，效率非常低下，我们使用非递归的方式实现：

def fibonacci(n):
  if n <= 0:
    return [0]

  sequence = [0, 1]
  while len(sequence) <= n:
    next_value = sequence[len(sequence) - 1] + sequence[len(sequence) - 2]
    sequence.append(next_value)

  return sequence

效果如下：

EXAMPLES
fibonacci(7) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

这样看是很简单，但是思维要绕的过来哦。

4.下划线化字符串

批量统一变量名称或者字符串格式。

from re import sub

def snake(s):
  return '_'.join(
    sub('([A-Z][a-z]+)', r' \1',
    sub('([A-Z]+)', r' \1',
    s.replace('-', ' '))).split()).lower()

效果如下：

EXAMPLES
snake('camelCase') # 'camel_case'
snake('some text') # 'some_text'
snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens') # 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
snake('AllThe-small Things') # "all_the_small_things"

re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个“套娃”用法，一开始可能不太好理解，需要慢慢理解。

第一个替换，是将s字符串中，使用’ ‘替换’-‘。

第二个替换，是针对第一个替换后的字符串，对符合'([A-Z]+)’正则表达式的字符区段（全大写的单词）用r’ \1’替换，也就是用空格区分开每一个单词。

第三个替换，是对第二个替换后的字符串，对符合'([A-Z][a-z]+)’正则表达式的字符区段（也就是首字母大写，其他字母小写的词语）用r’ \1’替换，也是将单词用空格分隔开。

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我们知道元组tuple是 Immutable （不可修改）的，而数组List是可变的，而且元组有的功能它都有，而且功能更多，应用更广，那为什么还要保留元组呢？

1.安全共享

假设你有几个关键词比如：CAR, AIRPLANE, BOAT. 如果它是数组，要在多个对象之间进行共享，数组无法避免它在共享的时候被无意地更改，如果说这三个关键词直接和数据库中某个字段做映射，这种则更改非常危险，小则导致垃圾数据的产生，大则导致某些功能出现缺陷。

元组的好处之一就在于这里，一旦三个关键词被设定为元组，则再也无法更改。非常适合用于固定关键词在对象之间的共享。

2.性能快

我们可以做一些性能测试：

创建

>>> import timeit
>>> print(timeit.timeit('["CAR", "AIRPLANE", "BOAT"]'))
0.0508033999999995
>>> print(timeit.timeit('("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")'))
0.013855500000001797

可以看到，元组的创建速度仅是数组的四分之一。

空间

>>> a_tuple = ("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")
>>> b_list = ["CAR", "AIRPLANE", "BOAT"]
>>> from sys import getsizeof
>>> getsizeof(a_tuple)
72
>>> getsizeof(b_list)
88

可以看到，元组比数组少占用一些空间。

3.作为函数返回值

其实Python的函数多返回值就是用tuple实现的。我们知道tuple有两种定义方式，一种是不带括号的，一种是带括号的:

my_tuple = "CAR", "AIRPLANE", "BOAT"
my_tuple2 = ("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")

print(type(my_tuple)) # <class 'tuple'>
print(type(my_tuple2)) # <class 'tuple'> 

而函数使用多返回值的时候是用逗号分隔开的，这是上述的元组第一种创建形式，因此，函数多返回值实际上返回的是一个元组。

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本文整理了许多字符串驻留的坑，部分整合自wtfpython英文版，并增加了大量的后续说明。

# example1:
>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True

# example2:
>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False

# example3:
>>> a, b = "wtf!", "wtf!"
>>> a is b 
True # 3.7 版本返回结果为 False. 

# example4:
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False # 3.7 版本返回结果为 True  

字符串的这些问题，像是在和你说 1 != 1 一样坑爹。

究其原因，其实是CPython在编译的时候会自动进行优化，在某些情况下它会尝试使用已经存在的不可变对象，而不是创建一个新的对象，而恰好，字符串就是不可变对象。这种使用已存在的不可变对象的行为被称为“驻留 ” 。

驻留的原本设计意图是用于节省内存的，但是确实有时候会坑到程序员。怎样判断自己的字符串会否被驻留呢？请看这份代码：
https://github.com/python/cpython/blob/3.6/Objects/codeobject.c#L19

简单地来讲：

1.所有长度为0和1的字符串都会被驻留

2.字符串在编译时被实现的会被驻留（如’wtf’会被驻留，但是 ”.join([‘w’, ‘t’, ‘f’]) 不会）

3.字符串中只包含ASCII下的字母、数字和下划线时会被驻留. 所以’wtf!’由于包含!不会被驻留。

我们的example1中，由于发生了驻留，所以a和b是同一个字符串对象。而example2中，由于没有发生字符串驻留，a=”wtf!”和b=”wtf!”实际上使用的不是同一个字符串对象，你可以使用id获得对象的唯一标志，你会发现它们的不同：

a和b都为wtf!时：

>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False
>>> a == b
True
>>> id(a)
2272774097864
>>> id(b)
2272774097024  

再来看看没有发生驻留时的情况，a和b都为wtf时：

# a和b都为wtf
>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True
>>> a == b
True
>>> id(a)
2272774096744
>>> id(b)
2272774096744 

明白了吧？如果你想从结果识别对象是否发生驻留，关键就看对象的唯一标志有没有被改变。

不过，如example3所示，当你在同一行中将a和b都设置为 wtf! 的时候，Python解释器会创建一个新的对象，然后同时引用第二个变量，这时候它两的唯一标志id就是一样的。（example3仅适用于python3.7以下，后面被改了）。

example4中，发生了常量折叠，这其实也是一种优化技术。编译时表达式 ‘a’*20 会被替换成 ‘aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’ （不要数了，20个），不过只有长度小于20的字符串才会发生常量替换，这就是为什么 ‘a’*21并不等于 ‘aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’ （不要数了，21个） 。

好，感谢大家的阅读，今天的…..等等，你以为这就结束了吗？还有呢：

>>> a = 10
>>> b = 10
>>> a is b
True
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False 

这又是为啥啊？请注意，Python中，对于整数对象，如果其值处于[-5,256]的闭区间内，则值相同的对象是同一个对象，否则为不同对象。我知道你想问，别问，问就是源码本身就这么写的（其实主要还是从性能方面考虑，-5到256这段数值被经常使用，因此干脆设为同一个对象重复使用，避免分配空间—赋予类别—赋予初始值等一系列操作）。

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