# 函数分为内嵌函数、三方函数、自定义函数
# 不定长参数函数
# def name(*arg): # 参数为元组
# def name(**dic): # 参数为字典
# 参数装包：把传递的参数包装成一个集合
# 参数拆包：把集合参数分解成个体
# Python中参数传递只有引用传递，但如果数据类型是可变的才可以改变原件，否则不能
# 函数中return后续代码不会被执行，只能返回一次，若想返回多个值，
# 可以把这些值包装成元组或列表返回
def calculate(*arg):
"""
返回两数之和及两数之差
:param a:
:param b:
:return:
"""
add = arg[0] + arg[1]
minus = arg[0] - arg[1]
return (add,minus)
res1, res2 = calculate(2, 4)
print(res1, res2) # 结果为6 -2
# 偏函数：当函数中的参数大部分情况下都是某个数值时，我们可以把这个函数设置为偏函数，
# 这样在大量的运算中更方便
# 格式：import functools
# newfunc = functools.partial(oldfunc, para=value)
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2("1100")) # 结果为12
# 高阶函数：当一个函数的参数是另一个函数时，则称这个函数是高阶函数
# 匿名函数，也称lambda函数，可以使代码写起来更简便
# 语法： lambda para1, para2...:表达式
# 注意：只能写一个表达式，表达式的结果就是返回值，不能用return，所以只能用于一些简单的操作处理
people = [{"name": "xx2", "age": 14}, {"name": "xx1", "age": 18}, {"name": "xx3", "age": 20}]
# 按姓名进行排序
# 方式1:定义一个函数
def getkey(x):
return x["name"]
res = sorted(people, key=getkey)
print(res) # 结果为[{'name': 'xx1', 'age': 18}, {'name': 'xx2', 'age': 14}, {'name': 'xx3', 'age': 20}]
# 方式2：借助匿名函数
res1 = sorted(people, key=lambda x: x["name"])
print(res1) # 结果为[{'name': 'xx1', 'age': 18}, {'name': 'xx2', 'age': 14}, {'name': 'xx3', 'age': 20}]
# 生成器：一个特殊的迭代器，惰性地处理数据，可以节省内存，能记录状态，
# 并通过next()函数访问下一个状态，
# 具备可迭代性，当需要访问某一数据时，才将其调入内存，访问结束后删除
# 创建方式1：把列表推导式的[]改成（）
g = (i for i in range(1,12) if i % 2 == 0)
print(g) # 结果为 at 0x000001E0EFB428E0>
for v in g:
print(v) # 逐一打印出相应的偶数
# 创建方式2：利用生成器语句，函数中包含yield语句，该函数的执行结果是生成器
# 执行完一条yield语句之后会使函数暂停，并输出当前是第几条yield语句，
# 通过next()函数可以使函数往下执行
def test():
yield 1
print("a")
yield 2
print("b")
res = test()
print(res) # 结果为
print(next(res)) # 结果为1，即为执行完yield之后挂起时的返回值
print(next(res)) # 结果为a \n 2
# 关闭生成器
g.close()
