以下是我前年自学时找到的几个简单易懂的博客，但是没有记录来源，权作为整理者稍作删改排版，记录在下。
注：代码是Python2版本，不妨碍理解，基本上就是print少了括号。
PS. 昨天看到另一个也很简单的介绍博客，po在这https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/82804681
Python的zip函数
zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。
1.示例1：
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
xyz = zip(x, y, z)
print xyz运行的结果是：[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式。
2.示例2：
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)
print xy运行的结果是：[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
从这个结果可以看出zip函数的长度处理方式。
3.示例3：
x = [1, 2, 3]
x = zip(x)
print x运行的结果是：[(1,), (2,), (3,)]
从这个结果可以看出zip函数在只有一个参数时运作的方式。
4.示例4：
x = zip()
print x运行的结果是：[]
从这个结果可以看出zip函数在没有参数时运作的方式。
5.示例5：
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
xyz = zip(x, y, z)
u = zip(*xyz)
print u运行的结果是：[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
一般认为这是一个unzip的过程，它的运行机制是这样的：
在运行zip(*xyz)之前，xyz的值是：[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
那么，zip(*xyz) 等价于 zip((1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9))
所以，运行结果是：[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
注：在函数调用中使用*list/tuple的方式表示将list/tuple分开，作为位置参数传递给对应函数（前提是对应函数支持不定个数的位置参数）
6.示例6：
x = [1, 2, 3]
r = zip(* [x] * 3)
print r运行的结果是：[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)]
它的运行机制是这样的：
[x]生成一个列表的列表，它只有一个元素x
[x] * 3生成一个列表的列表，它有3个元素，[x, x, x]
zip(* [x] * 3)的意思就明确了，zip(x, x, x)
Python的map函数
1.示例1
对可迭代函数'iterable'中的每一个元素应用‘function’方法，将结果作为list返回。
>>> def add100(x):
... return x+100
...
>>> hh = [11,22,33]
>>> map(add100,hh)
[111, 122, 133]就像文档中说的：对hh中的元素做了add100，返回了结果的list。
2.示例2
如果给出了额外的可迭代参数，则对每个可迭代参数中的元素‘并行’的应用‘function’。
>>> def abc(a, b, c):
... return a*10000 + b*100 + c
...
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]看到并行的效果了吧！在每个list中，取出了下标相同的元素，执行了abc()。
3.示例3
如果'function'给出的是‘None’，自动假定一个‘identity’函数（这个‘identity’不知道怎么解释，看例子吧）
>>> list1 = [11,22,33]
>>> map(None,list1)
[11, 22, 33]
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(None,list1,list2,list3)
[(11, 44, 77), (22, 55, 88), (33, 66, 99)]PS.
stackoverflow上有人说map()可以被理解为列表推导式：
map(f, iterable)基本上等于[f(x) for x in iterable]
乍看之下似乎合理：
>>> def add100(x): ... return x + 100 ... >>> list1 = [11,22,33] >>> map(add100,list1) [101, 102, 103] >>> [add100(i) for i in list1] [101, 102, 103]但换个例子，区别就显现出来了：
>>> def abc(a, b, c): ... return a*10000 + b*100 + c ... >>> list1 = [11,22,33] >>> list2 = [44,55,66] >>> list3 = [77,88,99] >>> map(abc,list1,list2,list3) [114477, 225588, 336699] >>> [abc(a,b,c) for a in list1 for b in list2 for c in list3] [114477, 114488, 114499, 115577, 115588, 115599, 116677, 116688, 116699, 224477, 224488, 224499, 225577, 225588, 225599, 226677, 226688, 226699, 334477, 334488, 334499, 335577, 335588, 335599, 336677, 336688, 336699]其实，列表推导还可以这么写：
result = [] for a in list1: for b in list2: for c in list3: result.append(abc(a,b,c))也即，若将三个list看做矩阵：
11 22 33 44 55 66 77 88 99map()只做了列上面的运算，而列表推导（也就是嵌套for循环）做了笛卡尔乘积。
Python的eval函数
可以把list,tuple,dict和string相互转化。
功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
语法： eval(source[, globals[, locals]]) -> value
参数：
source：一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象
globals：可选。必须是dictionary
locals：可选。任意map对象
1.字符串转换成列表
>>>a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]"
>>>type(a)
<type 'str'>
>>> b = eval(a)
>>> print b
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]
>>> type(b)
<type 'list'>
2.字符串转换成字典
>>> a = "{1: 'a', 2: 'b'}"
>>> type(a)
<type 'str'>
>>> b = eval(a)
>>> print b
{1: 'a', 2: 'b'}
>>> type(b)
<type 'dict'>
3.字符串转换成元组
>>> a = "([1,2], [3,4], [5,6], [7,8], (9,0))"
>>> type(a)
<type 'str'>
>>> b = eval(a)
>>> print b
([1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], (9, 0))
>>> type(b)
<type 'tuple'>