1.匿名函数
匿名函数就是没有函数名的函数(匿名函数可以看成类型是function的值和10，‘abc’是同类东西)
注意：匿名函数本质还是函数，函数中除了函数声明语法外其他的都使用匿名函数
1）语法：
函数名 = lambda 参数列表：返回值
2）说明
lambda - 关键字
参数列表 - 参数名1，参数名2，...(不用括号括起来)
：- 固定写法后面不产生缩进
返回值 - 任何有结果的表达式 ； 它是匿名函数的函数体，相当于普通函数的return语句
3）调用匿名函数：保存匿名函数值的变量（实参列表）
4）参数
普通函数中除了用‘参数名：类型’的形式来制定参数类型意外，其它的语法匿名函数都支持
sum1 = lambda x, y = 1: x + y
print_x = lambda x: x
print(sum1(1, 2))
print(print_x('dss'))
1.变量的作用域（变量在程序中能够使用的范围）
2.全局变量和局部变量
1)全局变量：没有声明在函数或者类里面的变量就是全局变量
作用域是从声明开始到文件结束的任何位置
2）局部变量：声明在函数中的变量就是局部变量（函数的参数相当于声明在函数中的变量）
作用域是从声明开始到函数结束的任何位置
3)函数调用过程（内存变化）：压栈
当调用函数的时候，系统会自动在内存的栈区间为函数开辟一个独立的内存区域，
用来保存在函数中声明的变量。当函数调用结束这个内存区域会自动释放。
a = 10 # 全局变量
for x in range(5): # x - 全局变量
pass
4）global 和 nonlocal
是函数中的关键字，和return一样只能在函数体中用
1）global - 在函数中声明一个全局变量
global 变量
变量 = 值
a = 111 # 全局变量
def fun3():
# 声明一个局部变量
a = 222
global b # global b变为全局变量 （如果函数外面有b则会修改函数外b的值）
b = 333
print('in', a, b)
fun3()
print('out', a, b)
2) nonlocal ：在局部的局部去修改局部变量的值
nonlocal 变量
变量 = 值
a2 = 50
def f4():
a2 = 100
b2 = 100
def f41():
a2 = 500
nonlocal b2
b2 = 500
print('第二层函数里面：', a2, b2)
f41()
print('第一层函数', a2, b2)
f4()
# print(a2) # NameError: name 'a2' is not defined
1.递归函数
自己调用自己的函数（函数体中调用当前函数）
循环能做的事情，递归都能做
# def f1():
# print('sssssssss')
# f1()
# f1() # RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
2.怎么写递归
第一步：找临界值（调用递归函数（循环）结束的条件）
第二步：找关系 - 找f(n) 和 f(n-1)的关系(找当次循环和上次循环的关系)
第三步：假设函数的功能已经实现，根据关系用f(n-1)去实现f(n)的功能
注意：能用循环解决的问题就不要用递归（消耗内存和cpu过多）
# 递归函数：1 + 2 + 3 + ...+ n
def sum1(n):
# 临界值 1
if n == 1:
return 1
return n + sum1(n - 1)
print(sum1(100))
# 斐波那契序列
# 1， 1， 2， 3， 5，8, 13
# 递归函数求斐波那契序列的第n个数
def sequ(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
return sequ(n - 2) + sequ(n - 1)
print(sequ(6))
# 练习：用递归实现向下的直角三角形
def poto(n):
if n == 1:
return '*'
else:
print(n * "*")
return poto(n-1)
print(poto(9))
1.迭代器（iter）
迭代器作为容器可以保存多个数据；数据的来源：1）将其它序列转换成迭代器，2）生成器产生
1）将其它序列转换成迭代器
iter1 = iter('abc')
print(iter1, type(iter1)) #
iter2 = iter([12, 30, 90])
print(type(iter2)) #
2.获取元素
不管用那种方式去获取了元素的值，那么这个元素在迭代器中就不存在了
1)获取单个元素：
next(迭代器)、迭代器.next() ->获取迭代器中第一个元素
当取完所有迭代器中的数据之后再用next(迭代器)或迭代器.next()去获取元素会报错 # StopIteration
2）遍历
iter3 = iter('hello')
print(next(iter3)) # h
print(next(iter3)) # e
print(iter3.__next__()) # l
iter3 = iter('hello')
print(next(iter3))
for i in iter3:
print('for；', i)
1.什么是生成器
1)生成器就是迭代器的一种
2)调用一个带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器
（如果一个函数中有yield关键字：a.调用函数不会执行函数体；b.函数表达式的值不是函数的返回值）
1.创建生成器
def func1():
yield
print('=====')
return 100
gen1 = func1() # gen1就是一个生成器对象
print('外部', gen1) # 外部
for i in gen1:
print(i)
2.生成器产生数据的原理
1)一个生成器能够产生多少数据，就看执行完生成器对应的函数的函数体会遇到几次yield,yield后面的值就是生成器能够产生的数据
2）每次获取生成器中的元素的时候，都是先去执行函数体，直到遇到yield，并且将yield后面的值作为获取元素的结果；并且保留结束的位置，下次获取下一个值的时候，从上一次结束的位置接着执行函数体，直到遇到yield...
如果从开始执行函数到函数结束都没有遇到yield就会报错（StopIteration）
def func1():
print('++++++')
yield 1
print('----------')
yield 100 # yield 后面可以跟数据且同一个函数可以有多个yild
gen2 = func1()
print(gen2) #
print(next(gen2))
# ++++++
# 1
print(next(gen2))
# ----------
# 100
# print(next(gen2)) # StopIteration
# 练习：
def f2():
for i in range(0, 100, 3):
yield i
print(next(f2()))
print(next(f2()))
print(next(f2()))
gen1 = f2()
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))