高阶函数（map,filter,reduce）
#map(function_to_apply, list_of_inputs)
items=[1,2,3]
squared =list (map(lambda x: x**2,items))
for i in squared:
print(i)
def multiply(x):
return (x*x)
def add(x):
return (x+x)
funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
value = map(lambda x: x(i), funcs)
print(list(value))
#filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True.
number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)
print(list(less_than_zero))
#reduce
from functools import reduce
product =reduce((lambda x , y :x*y ),[1,2,3])
print(product)
返回多值
#最著名的方法，是使用global关键字 不要试着使用这方法。重要的事情说三遍，不要试着使用这方法！
def profile():
global name
global age
name = "Danny"
age = 30
profile()
print(name)
print(age)
#有些人试着在函数结束时，返回一个包含多个值的tuple(元组)，list(列表)或者dict(字典),来解决这个问题。这是一种可行的方式，而且使用起来像一个黑魔法：
def profile():
name = "Danny"
age = 30
#return name,age
return {'name':name,'age':age}
#return [name,age]
#return (name, age)
profile_data = profile()
#print(profile_data[0])
#print(profile_data[1])
print(profile_data['name'])
print(profile_data['age'])
集合set和多三目运算
#set(集合)是一个非常有用的数据结构。它与列表(list)的行为类似，区别在于set不能包含重复的值
some_list =['a','b','c','a','c','d']
duplicates = set([x for x in some_list if some_list.count(x)>1])
print(duplicates)
#交集
another_list = set(['a','b','c','f'])
some_list =set(some_list)
print(another_list.intersection(some_list))
#差集
print(another_list.difference(some_list))
#也可以用{}符号来创建集合
a_set = {1,2,3}
print(type(a_set))
#三元运算：三元运算符通常在Python里被称为条件表达式，这些表达式基于真(true)/假(false)的条件判断，在Python 2.4以上才有了三元操作。
#如果条件为真，返回真 否则返回假
#condition_is_true if condition else condition_is_false
is_fat = True
state = "fat" if is_fat else "not fat"
print(state)
#(返回假，返回真)[真或假]
#(if_test_is_false, if_test_is_true)[test]
fitness = ('skinny','fat')[is_fat]
print(fitness)
上下文管理器
import io
with open('mk.jpg','rb') as file:
jpgdata = file.read()
if jpgdata.startswith(b'\xff\xd8'):
text = 'this is a jpeg file (%d bytes long )\n'
else:
text = 'this is a random file(%d bytes long)\n'
with io.open('summary.txt','w',encoding='utf-8') as outf:
outf.write(text % len(jpgdata))
"""
上下文管理器(Context managers)
上下文管理器允许你在有需要的时候，精确地分配和释放资源。
使用上下文管理器最广泛的案例就是with语句了。
基于类的实现
一个上下文管理器的类，最起码要定义__enter__和__exit__方法。
"""
class File(object):
def __init__(self,filename,method):
self.fileObject = open(filename,method)
def __enter__(self):
return self.fileObject
def __exit__(self,type,vaue,traceback):
self.fileObject.close()
with File("summary.txt",'a') as outf:
outf.write('\nhello')
"""
with语句先暂存了File类的__exit__方法
然后它调用File类的__enter__方法
__enter__方法打开文件并返回给with语句
打开的文件句柄被传递给opened_file参数
我们使用.write()来写文件
with语句调用之前暂存的__exit__方法
__exit__方法关闭了文件
"""
#我们还没有谈到__exit__方法的这三个参数：type, value和traceback。
#Python会将异常的type,value和traceback传递给__exit__方法。
#它让__exit__方法来决定如何关闭文件以及是否需要其他步骤
#处理异常
with File("summary.txt",'a') as outf:
outf.undefined_function('\nhello')
"""
它把异常的type,value和traceback传递给__exit__方法
它让__exit__方法来处理异常
如果__exit__返回的是True，那么这个异常就被优雅地处理了。
如果__exit__返回的是True以外的任何东西，那么这个异常将被with语句抛出。
"""
class File(object):
def __init__(self, file_name, method):
self.file_obj = open(file_name, method)
def __enter__(self):
return self.file_obj
def __exit__(self, type, value, traceback):
print("Exception has been handled")
self.file_obj.close()
return True
with File('demo.txt', 'w') as opened_file:
opened_file.undefined_function()
