惰性求值

一、引言：告别冗长的 For 循环你一定写过这样的代码： 123456names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]ages = [25, 30, 35]result = []for i in range(len(names)): if ages[i] > 28: result.append(names[i].upper()) 索引操作、条件判断、手动追加……这段代码能跑，但不够 Pythonic。Python 提供了四个核心内置函数——zip、map、filter、reversed，它们让数据处理像搭积木一样简洁。 更重要的是，它们返回的都是迭代器，采用惰性求值（Lazy Evaluation）——数据不是一次性全部生成，而是按需产出。这意味着处理百万级数据时，内存占用可能只有几个字节。 二、Map：数据转换的流水线2.1 核心作用对序列中的每个元素执行相同的操作（映射）。 1map(function, iterable) 2.2...