1.數(shù)組再分組

對一個列表根據(jù)所需要的大小進行細(xì)分：

效果如下：

1. EXAMPLES

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

return中，map的第二個參數(shù)是一個列表，map會將列表中的每一個元素用于調(diào)用第一個參數(shù)的 function 函數(shù)，返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。

2.數(shù)字轉(zhuǎn)數(shù)組

同樣是一則關(guān)于map的應(yīng)用，將整形數(shù)字拆分到數(shù)組中：

1. def digitize(n):

2. return list(map(int, str(n)))

效果如下：

1. EXAMPLES

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

它將整形數(shù)字n轉(zhuǎn)化為字符串后，還自動對該字符串進行了序列化分割，最后將元素應(yīng)用到map的第一個參數(shù)中，轉(zhuǎn)化為整形后返回。

3.非遞歸斐波那契

還記得菲波那切數(shù)列嗎，前兩個數(shù)的和為第三個數(shù)的值，如0、1、1、2、3、5、8、13....

如果使用遞歸來實現(xiàn)這個算法，效率非常低下，我們使用非遞歸的方式實現(xiàn)：

效果如下：

1. EXAMPLES

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

這樣看是很簡單，但是思維要繞的過來哦。

4.下劃線化字符串

批量統(tǒng)一變量名稱或者字符串格式。

效果如下：

1. EXAMPLES

2. snake('camelCase')# 'camel_case'

3. snake('some text')# 'some_text'

4. snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'

5. snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things"

re.sub用于替換字符串中的匹配項。這里其實是一個“套娃”用法，一開始可能不太好理解，需要慢慢理解。

第一個替換 ，是將s字符串中，使用' '替換'-'。

第二個替換 ，是針對第一個替換后的字符串，對符合'([A-Z]+)'正則表達(dá)式的字符區(qū)段（全大寫的單詞）用r' 1'替換，也就是用空格區(qū)分開每一個單詞。

第三個替換 ，是對第二個替換后的字符串，對符合'([A-Z][a-z]+)'正則表達(dá)式的字符區(qū)段（也就是首字母大寫，其他字母小寫的詞語）用r' 1'替換，也是將單詞用空格分隔開。