大多數開發人員對于開發Python應用程序的速度大約是用Java開發同類應用程序速度的10倍，要是相比C/C++節約的時間就更多了，對開發速度采用何種評價標準一直是個很難確定的問題，下文就對Python 特性進行學習。

仔細分析一下，這2個參數中，有1個Python 特性是在request生存期內不變的，而另外一個是用于過濾的值。所以最終用了一下lambda來做了個函數的分階段參數傳遞。例子如下，過濾函數：

   # Normal statement-based flow control   
          
          
          if  
         <cond1>:   func1()   
          
          elif  
         <cond2>: func2()   
          
          else  
        :         func3()   
   
        # Equivalent "short circuit" expression   
(<cond1>   
          
          and  
         func1())   
          
          or  
         (<cond2>   
          
          and  
         func2())   
          
          or  
         (func3())   
   
        # Example "short circuit" expression   
>>> x = 3   
>>>   

Python是一種動態語言，而且還常常號稱是動態語言里面最慢的一個。最近Ruby的出現才略微改變了一下這種情況。呵呵，聽說Ruby比Python還要“動態”一些。在Python中提高效率的一種可選辦法是確保可讀性的情況下避免使用動態特性，比如過多的"."操作符就很低效。

另外，就是可以用一些函數式編程的方法，比如很多內置函數，如map()、filter()、zip()等等，應用lambda也是個不錯的辦法。自從 Python 1.0 以來，Python 具有上面列出的大多數 FP 特征。但對于大多數 Python 特性，它們以一種非常混合的語言呈現。

很大程度上是因為Python 特性的 OOP 特性，您可以使用希望使用的部分而忽略其余部分（直到在稍后需要它為止）。使用 Python 2.0， 列表內涵添加了一些 非常棒的“句法上的粉飾”。雖然列表內涵沒有添加什么新的能力，但它們使許多舊的能力看起來好了 許多。

Python 中 FP 的基本元素是函數 map() 、 reduce() 和 filter() ，以及運算符 lambda 。在 Python 1.x 中， apply() 函數對于將一個函數的列表返回值直接應用于另一個函數也很方便。

Python 2.0 為這一目的提供了改進的語法。可能讓人吃驚，但很少的這幾個函數（以及基本運算符）幾乎足以編寫任何 Python程序；特別是，所有的流控制語句（ if 、 elif 、 else 、 assert 、 try 、 except 、 finally 、 for 、 break 、 continue 、 while 、 def ）可以只使用 FP 函數和運算符以函數風格處理。

雖然實際上消除程序中的所有流控制命令可能只對加入“混亂的 Python”競爭（與看上去非常象 Lisp 的代碼）有用，但是理解 FP 是如何使用函數和遞歸來表示流控制是值得的。

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