python函数进阶总结

1.匿名函数

1.1语法

函数名 = lambda 参数列表:返回值

相当于：
def 函数名(参数列表):
    return 返回值

实例1

sum1 = lambda x,y:x+y
print(sum1(1,2))

注意:不支持参数后面加冒号给出类型说明

练习1 - 获取指定数的个位数

get_gewei = lambda x: x % 10
print(get_gewei(232))

2.变量作用域 - 变量能够使用的范围(全局变量,局部变量)

2.1全局变量 - 没有定义在函数里面或者类里面的变量就是全局变量

2.1.1全局变量的作用域是从定义开始到程序结束

# a、b、c都是全局变量
a = 100

for b in range(10):
    print(b)
    c = 20
    print(f'循环里面使用a:{a}')

print(f'循环外面使用b和c:{b},{c}')

2.2 局部变量 - 定义在函数里面的变量就是局部变量(形参也是局部变量)

2.2.1局部变量的作用域是从定义开始到函数结束

def func2(x):
    y = 100
    for z in range(10):
        pass
    print(x,y,z)
    print("函数结束")

func2(10)
## print(x,y,z) 函数报错x,y,z没有被定义

补充:函数调用过程(内存的变化)

每次在调用函数时,系统的栈中会临时开辟一个内存空间供函数保存数据使用,函数调用结束就会释放这个内存空间

3. global 和 nonlocal

3.1 在函数中修改全局变量的值或者定义全局变量,需要在变量前面用global

3.2 nonlocal - 用于在局部的局部修改一个局部变量的值

m = 100
def func1():
    global m
    print(m)
    m = 200
    global n
    n = 20
    print(n)

func1()
print(m)

4. python中定义函数就是定义一个function类型的变量,函数名就是变量名

func1 = lambda x: x*2
print(type(func1))
## 

def func2():
    print("函数")
print(type(func2))
## 
c = func2
c()

func10 是返回值高阶函数-因为func10的返回值是函数

def func1O():
    def func11():
        print('hello')
        return 100
    return func11

print(func1O()())

5.实参高阶函数

5.1参数是函数的函数就是实参高阶函数

5.2常用的实参高阶函数

max,min,sorted,sort,map,reduce

5.2.1 - max,min,sorted,sort

max(序列)/max(序列,key=函数)
函数要求：有且只有一个参数,参数指向的是前面序列中的每个元素,有一个返回值(返回值就是比较对象)

max实例

nums = [89, 32, 52, 65, 21, 90]
print(max(nums, key=lambda x: x % 10))


nums = [89, '32', 52, '65', 21, 90]
print(max(nums, key=lambda x: int(x)))

'''c.获取年龄最大的学生信息；获取成绩最低的学生信息'''
students = [
    {'name': '小明', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': '老王', 'age': 28, 'score': 67},
    {'name': '张三', 'age': 22, 'score': 83},
    {'name': '李四', 'age': 25, 'score': 57}
]
print("获取年龄最大的学生信息", max(students, key=lambda x: x['age']), sep=':')

print("获取成绩最低的学生信息", min(students, key=lambda x: x['score']), sep=':')

'''d.获取nums各个位数的和的最大的元素'''

nums = [123, 97, 56, 109, 82]

def sum_gewei(x):
    sum1 = 0
    while x:
        sum1 += x % 10
        x //= 10
    return sum1
print(max(nums, key=sum_gewei))

5.2.2 map - map(函数,序列) 将序列中所有元素按照指定规则进行变换产生一个新的序列

函数要求：有一个参数(指向序列中的元素)

需要一个返回值(新序列中的元素,描述清楚新序列元素和原序列元素的关系)

nums = [23,45,78,91,56]
print(list(map(lambda item:str(item),nums)))


nums1=[1,2,3,4,5]
nums2=[6,7,8,9,1]
'''
[16，27， 38，49，51]
'''
result = map(lambda i1,i2: i1 * 10 + i2, nums1, nums2)
print(list(result))

5.2.2 map - map(函数,序列1,序列2)

map(函数，序列1，序列2)
函数要求:a.有两个参数，第一个参数指向序列1中的元素，第二个参数指向序列2中的元素
       b.需要一个返回值(新序列中的元素，描述清楚新序列元素和原序列元素的关系)

函数后面可以有N个序列，要求这N个序列中元素个数必须一致；有多少个序列

练习：
['小明', '张三', '李四', '老王']
[18, 30, 26, 35]

->
[
    {'name': '小明', 'age': 18},
    {'name': '张三', 'age': 30},
    ...
]

list1 = ['小明', '张三', '李四', '老王']
list2 = [18, 30, 26, 35]
result = map(lambda i1,i2:{'name':i1,'age':i2},list1,list2)
print(list(result))

5.2.3 reduce - reduce(函数,序列,初始值)

有且只有两个参数(第一个参数:第一次指向初始值,第二次开始指向上一次的运算结果)

(第二个参数:指向序列中的每个元素)

返回值:描述合并规则(用初始值和元素来描述)

实例1

nums = [1,2,3,4,5]
result = reduce(lambda x,y:x+y, nums, 0)
print(result)
result1 = reduce(lambda x,y:x*y, nums, 1)
print(result1)
result2 = reduce(lambda x,y:x+str(y),nums,'')
print(result2)

实例2

students = [
    {'name': '小明', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': '老王', 'age': 28, 'score': 67},
    {'name': '张三', 'age': 22, 'score': 83},
    {'name': '李四', 'age': 25, 'score': 57}
]

## 将列表中的元素合并成'小明老王张三李四'

result = reduce(lambda x,y:x + y['name'],students,'')
print(result)

## 将列表中的元素合并成 ['小明','老王','张三','李四']

# result1 = reduce(lambda x,y:x+y['name'],students,'')
# list1 = []
# for item in range(0,len(result1),2):
#     list1.append(result1[item:item+2])
# print(list1)

result1 = reduce(lambda x,y:x+[y['name']],students,[])
print(result1)

作业

1. 已经列表points中保存的是每个点的坐标(坐标是用元组表示的，第一个值是x坐标，第二个值是y坐标)

points = [
  (10, 20), (0, 100), (20, 30), (-10, 20), (30, -100)
]

以下问题使用实参高阶函数来解决

1）获取列表中y坐标最大的点

result1 = max(points, key=lambda x:x[1])
print(result1)

2）获取列表中x坐标最小的点

result2 = min(points, key=lambda x:x[0])
print(result2)

3）获取列表中距离原点最远的点

result3 = max(points, key=lambda x:(x[0]**2 + x[1]**2)**0.5)
print(result3)

4）将点按照点到x轴的距离大小从大到小排序

 result4 = sorted(points, key=lambda x:(x[1]**2),reverse=True)
 print(result4)

2. 求列表 nums 中绝对值最大的元素

nums = [2,3,8,-9,5]
result2 = max(nums,key= lambda item : (item**2))
print(result2)

3. 已经两个列表A和B，用map函数创建一个字典，A中的元素是key，B中的元素是value

A = ['name', 'age', 'sex']
B = ['张三', 18, '女']
新字典: {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '女'}

A = ['name', 'age', 'sex']
B = ['张三', 18, '女']
result3 = map(lambda x,y: (x,y), A, B)
print(dict(result3))

4. 已经三个列表分别表示5个学生的姓名、学科和班号，使用map将这个三个列表拼成一个表示每个学生班级信息的的字典

names = ['小明', '小花', '小红', '老王']
nums = ['1906', '1807', '2001', '2004']
subjects = ['python', 'h5', 'java', 'python']
结果：{'小明': 'python1906', '小花': 'h51807', '小红': 'java2001', '老王': 'python2004'}

names = ['小明', '小花', '小红', '老王']
nums = ['1906', '1807', '2001', '2004']
subjects = ['python', 'h5', 'java', 'python']

result4 = map(lambda x,y,z: (x,z+y), names, nums,subjects)
print(dict(result4))

5. 已经一个列表message, 使用reduce计算列表中所有数字的和（用采用列表推导式和不采用列表推导式两种方法做）

message = ['你好', 20, '30', 5, 6.89, 'hello']
结果：31.89

不使用列表推导式

result5 = reduce(lambda item1,item2:item1+(item2 if type(item2) in [int,float] else 0) ,message,0)
print(result5)

使用列表推导式

result6 = reduce(lambda item1,item2:item1+item2,[x for x in message if type(x) in [int,float]],0)
print(result6)

6. 已知一个字典列表中保存的是每个学生各科的成绩，

studens = [
  {'name': 'stu1', 'math': 97, 'English': 67, 'Chinese': 80},
  {'name': 'stu2', 'math': 56, 'English': 84, 'Chinese': 74},
  {'name': 'stu3', 'math': 92, 'English': 83, 'Chinese': 78},
  {'name': 'stu4', 'math': 62, 'English': 90, 'Chinese': 88}
]

# 计算平均分
studens = [
  {'name': 'stu1', 'math': 97, 'English': 67, 'Chinese': 80, 'avg':81},
  {'name': 'stu2', 'math': 56, 'English': 84, 'Chinese': 74, 'avg':71},
  {'name': 'stu3', 'math': 92, 'English': 83, 'Chinese': 78, 'avg':87},
  {'name': 'stu4', 'math': 62, 'English': 90, 'Chinese': 88, 'avg':80}
]

# 按照平均分从高到低排序
...

1）计算并添加每个学生的平均分

from functools import reduce
for student in studens:
    result = (reduce(lambda x,y:x+y,list(student.values())[1:],0))//3
    student['avg'] = result
print(studens)

2）按照平均分从高到低排序

result1 = sorted(studens,key= lambda x:x['avg'],reverse=True)
print(result1)