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看文字的话会很乱，和图一起看会好一点
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首先，it是个生成器(_odd_iter)，并使n=3，随后，it作为一个生成器存在于filter对象中(迭代器)，并使it为一个filter对象，经过循环，到达next语句，先计算it _odd_iter(生成器)，生成了新的数之后，开始计算filter。第一次循环的时候第18行的代码相当于 it = filter(_not_divisible(3), it )，等号右面的it还在等待next调用生成值，生成值之后，就将它代入为lambda的x中……第二次循环的时候第18行代码变成 it = filter(_not_divisible(5), filter(_not_divisible(3), it ) )，同样等号右面的it仍然在等待next调用生成新的值
我刚看这个教程，不知道对不对。。。
对了我看见有一个人问把代码第18行改成 it = filter(lambda x: x % n 0, it)
会失去过滤功能，我觉得，lambda是一个临时函数，所以觉得像filter(div(5), filter(div(3), it))这种存在多个lambda临时函数的话是很奇怪的，
在调试时，发现filter只检测了一个n(最近被赋值的)，相当于7%5，9%7这样，因此失去过滤素数功能。模拟一下，在将要输出5的时候，it = filter()的那行代码变为：
it = filter(lambda x : x % n 0 , filter (lambda x : x % n 0 , it ) )，it将值赋给x，但是，我觉得n被赋值时，会刷新其他lambda中的n，造成类似于 it = filter(lambda x : x % 5 0 , filter (lambda x : x % 5 0 , it ) )的情况
8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）
python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。
当然是函数式那一套黑魔法啦，且听我细细道来。 lambda表达式也就是匿名函数。用法：lambda 参数列表 : 返回值例： +1函数 f=lambda x:x+1 max函数（条件语句的写法如下） f_max=lambda x,y:x if xy else y 上述定义的函数与用def定义的函数没有区别，而且左边的f=在某些情况下并不是必要的。 filter,map,reduce filter函数接受两个参数，第一个是过滤函数，第二个是可遍历的对象，用于选择出所有满足过滤条件的元素，不同版本的filter的返回值稍有区别，我用的是python3.5，filter返回的是经过过滤的可遍历对象。例：去除小写字母 s=filter(lambda x:not str(x).islower(),"asdasfAsfBsdfC") for ch in s: print(ch) map函数接受的参数类型与filter类似，它用于把函数作用于可遍历对象的每一个元素。类似于数学中映射的概念。例：求y=2x+1（偷偷用了一下range函数生成定义域） s=map(lambda x:2*x+1,range(6)) for x in s: print(x) reduce函数对每个元素作累计操作，它接受的第一个参数必须是有两个参数的函数。例：求和 from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,6)) print(s) 求乘积（第三个可选参数表示累计变量的初值） from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6),1) print(s) 柯里化(curry)函数如果一个函数需要2个参数，而你只传入一个参数，那么你就可以得到一个柯里化的函数，这是函数式编程语言的重要特性之一，遗憾的是，python并不能在语法层面支持柯里化调用，但它在库中提供了接口。例： *3函数 f_mul=lambda x,y:x*y from functools import partial mul3=partial(f_mul,3) print(mul3(1)) print(mul3(6)) 打包与解包有点类似于函数式中的模式匹配，略牵强。 t=(1,2,3) x,y,z=t 列表生成式这个也有点牵强，不知道严格意义上讲属不属于函数式风格。例：生成奇数序列 l=[2*x+1 for x in range(10)] for i in l: print(i) 最后来一个彩蛋（以前某答主提到的用调分函数来美颜的算法，忘了出处了，侵删） from PIL import Image from math import sqrt im = Image.open("a.jpg") ret= im.convert(mode="RGB") ret = ret.point(lambda x:sqrt(x)*sqrt(255)) ret.save("b.jpg")
Python解释器内置了许多函数，这意味着我们无需定义，始终可以它们。下面按照函数的字母顺序，讨论一些常用的内建函数。
eval()
eval()函数解析传给它的表达式，并在程序中运行Python表达式(代码)。举个例子：
x = 1
eval("x + 1") # 注意："x + 1"是字符串
2
eval("4 9")
True
eval("'py' * 3")
'pypypy'
eval("10 ** 2")
100
eval()函数不仅仅能运行简单表达式，还能调用函数，使用方法等等：
eval("abs(-11)") # 计算-11的绝对值
11
eval('"hello".upper()') # 把字符串'hello'全变成大写字母
'HELLO'
import os
eval('os.getcwd()') # 获取当前的工作目录
'/home/thepythonguru'
但是需要注意的是eval()仅适用于表达式，尝试传递语句会导致语法错误：
eval('a = 1') # 赋值语句
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 1
a = 1
^
SyntaxError: invalid syntax
eval('import re') # 导入语句
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 1
import re
^
SyntaxError: invalid syntax
此外，使用eval()语句应该十分小心，永远不要将不受信任的源直接传递给eval()。 因为恶意用户很容易对您的系统造成破坏。 例如:
eval(input()) # eval()将执行用户输入的代码
用户输入以下代码就能从系统中删除所有文件：
os.system("RM -RF /")
# 上面输入相当于执行：
eval('os.system("RM -RF /")')
filter()
"filter"的意思是“过滤”，filter()函数需要两个参数：一个函数对象和一个可迭代对象。函数对象需要返回一个布尔值，并为可迭代的每个元素调用。 filter()函数仅返回那些通过函数对象返回值为true的元素。解释有一些抽象，看一个例子：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a) # 过滤出所有偶数，结果返回一个filter对象
filter object at 0x1036dc048
list(filter(lambda x : x % 2 == 0, a)) # 可以使用list()函数使fileter对象变成列表，方便查看结果
[2, 4, 6]
下面是另外一个例子：
dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a) # 过滤出列表中键'name'为值'python'的字典
filter object at 0x1036de128
tuple(filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a)) # 使用tuple()函数使结果变成字典
({'name': 'python', 'points': 10},)
float()
float()的参数是一个数字或者字符串，它返回一个浮点数。如果参数是字符串，则字符串中应该包含一个数字，并可以在数字前加入一个 '-' 符号，代表负数。参数也可以是表示NaN(非数字)或正无穷大的字符串。如果没有任何参数的话，将返回0.0。
float('+1.23') # 1.23
1.23
float(' -12345\n') # -12345
-12345.0
float('1e-003') # 0.001
0.001
float('+1E6') # 10的6次幂
1000000.0
float('-Infinity') # 无穷小
-inf
float('-inf') + 100 # 负无穷小加100仍等于负无穷小
-inf
float('inf') # 无穷大
inf
float('NaN') # NaN，代表非数字
nan
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册