python之二分法

二分法

1. 算法：高效解决问题的办法
2. 需求：有一个从小到大顺序排列的数字列表，需要从该数字列表中要找我们想要的那个数字，如何更高效

nums = [-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
find_num = 13
#方案一：整体遍历效率太低

for num in nums:
	if num == find_num:
		print('find it')
		break

#方案二：二分法

def binary_search(find_num,列表):
	mid_val = 找列表中间的值
	if find_num > mid_val:
		#接下来的查找应该是在列表的右半部分
		列表 = 列表切片右半部分
		binary_search(find_num,列表)
	elif fund_num <mid_val:
		#接下来查找的应该是在列表的左半部分
		列表 = 列表切片左半部分
		binary_search(fund_num,列表)
	else:
		print('find it')

nums = [-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
find_num = 77
def binary_search(find_num,l):
	print(l)
	if len(l) == 0:
		print('找的值不存在')
		return 
	mid_index = len(l)//2
	if find_num > l[mid_index]:
		#接下来的查找应该是在列表的右半部分
		l = l[mid_index+1:]
		binary_search(find_num,l)
	elif fund_num <l[mid_index]:
		#接下来查找的应该是在列表的左半部分
		l = l[:mid_index]
		binary_search(fund_num,l)
	else:
		print('find it')
	
binary_search(find_num,nums)

面向过程编程思想

1. 编程思想/范式
2. 面向过程的编程思想：
   核心是“过程”二字、过程即流程，指的是做事的步骤：先什么、再什么、后干什么
   基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线
3. 优点：复杂的问题流程化、进而简单化
   缺点：扩展性非常差
4. 面向过程的编程思想应用场景解析：
   ①不是所有的软件都需要频繁更迭：比如编写脚本
   ②即便是一个软件需要频繁更迭，也并不代表这个软件所有的组成部分都需要一起更迭

匿名函数

原理

1. def定义有名函数
   func = 函数的内存地址

def func(x,y):
	return x+y
print(func)

2. lambda定义匿名函数

lambda x,y:x+y

3. 调用匿名函数

res =(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)

4. 匿名函数用于临时调用一次的场景：更多的是将匿名函数与其他函数配合使用

应用

salaries ={
     
    'siry':3000,
    'tom':7000,
    'lili':10000,
    'jack':2000
}

1. 需求：找出薪资最高的那个人 ==>lili

迭代的内容 比较的值

		‘siry’        3000
		 ‘tom’         7000
		 ‘lili’        10000
		 ‘jack’        2000

①max
res = max(salaries,key = lambda k:salaries[k[)
print(res)
②min
res = min(salaries,key = lambda k:salaries[k])
print(res)
③sorted
升序
res = sorted(salaries,key = lambda k:salaries[k])
print(res)
降序
res = sorted(salaries,key = lambda k:salaries[k],reverse = True)
print(res)
④map（了解）
l = ['alex','lxx','wxx','xxq']
res = (name+'_dsb' for name in l)
print(res)

res = map(lambda name:name +'_dsb',l)
print(res) #生成器
⑤filter（了解）
l = ['alex_sb','lxx_sb','wxx','xxq']
res = (name for name in l if name.endswith('sb'))
print(res)

res = filter(lambda name:name.endswith('sb'),l)
print(res)
print(next(res))
⑥reduce
from functools import reduce
res = reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3],10)
print(res)

res = reduce(lambda x,y:x+y,['a','b','c'],'hello')
print(res)

模块

什么是模块

1. 模块就是一系列功能的集合体，分为三大类
   I：内置模块
   II：第三方模块
   III：自定义模块：python、c、c++写的；一个python文件本身就是一个模块，文件名m.py,模块名叫m
   ps：
   使用python编写的.py文件
   把一系列模块组织到一起的文件夹（注：文件夹下有一个__init__.py文件，该文件称之为包）

为何要用模块

	I：内置与第三方模块拿来就用，无需定义，这种拿来主义，可以极大的提升自己的开发效率
	II：自定义模块：
			可以将程序的各部分功能提取出来放到一模块中为大家共享使用
			好处是减少了代码冗余，程序组织结构更加清晰

如何用模块

x = 333
y = 444

import foo

#首次导入模块会发生3件事情
#1.执行foo.py
#2.产生foo.py的名称空间，将运行过程中产生的名字都丢到foo的名称空间中
#3.在当前文件中产生的一个名字foo，该名字指向2中产生的名称空间

#之后的导入，都是直接引用首次导入产生的foo.py名称空间，不会重复执行代码

#引用

print(foo.x)
print(foo.get)
print(foo.change)

#强调1：模块名，名字，是指名道姓的问某一个模块名字对应的值，不会与当前名称空间中的名字发生冲突

x = 111
print(x)

#强调2：无论查看还是修改操作都是模块本身，与调用位置无关

import foo

x = 333
foo.get()
foo.change()
print(x)

print(foo.x)
foo.get()

#可以以逗号为分隔符在一行导入多个模块
#建议如下所示导入多个模块

import time
import  foo
import m

import time,foo,m # 不建议

#4.倒入模块的规范
#1.python内置模块
#2.第三方模块
#3.程序员自定义模块

import time
import sys
import 第三方
import 自定义1
import 自定义2

#5.import …as…

import foo as f # f =foo
f.get()

#6.模块是第一类对象
#7 .自定义模块的命名应该采用纯小写+下划线的风格

#8.可以在函数内导入模块

def func():
    import foo

foo

print('模块foo===>')
x =1

def get():
    print(x)

def change():
    global x
    x = 0