1.匿名函数
匿名函数就是没有函数名的函数; 匿名函数可以看成是类型是function的值和10, 'abc'是同类东西
注意: 匿名函数本质还是函数，函数中除了声明语法以外其他的都使用匿名函数
1)语法
lambda 参数列表: 返回值
2)说明
lambda - 关键字
函数名 = 参数列表 - 参数名1,参数名2,...
: - 固定
返回值 - 任何有结果的表达式；它是匿名函数的函数体，相当于普通函数中的return语句
调用匿名函数: 保存匿名函数值的变量(实参列表)
3)参数
普通函数中除了用'参数名:类型'的形式来指定参数类型以外，其他的语法匿名函数都支持
def 函数名(参数列表):
函数体
fn1 = lambda x, y: x+y
"""
def fn1(x, y):
# x=10, y = 30
return x+y
"""
fn2 = lambda x: print('====')
"""
def fn2(x):
return print('=====')
"""
print(fn1(10, 30))
print(fn2(10))
100 # int类型的数据
'abc' # str类型的数据
[1, 2, 3] # list类型的数据
{'a': 10, 'b': 20} # dict类型的数据
lambda x: x # function类型的数据
a = 100
str1 = 'abc'
list1 = [1, 2, 3]
dict1 = {'a': 10, 'b': 20}
fn1 = lambda x: x
print(a + 10, str1.replace('a', 'A'), list1[0], fn1(90))
list2 = [100, 'abc', [1, 2, 3], lambda x: x*2]
print(list2)
print(list2[0] * 10)
print(list2[1][0])
print(list2[-1](12))
sum1 = lambda x, y, z=3: x+y+z
sum3 = lambda *nums: sum(nums)
def sum2(x, y, z=0):
return x+y+z
print(sum2(10 , 30), sum2(y=20, x=10))
print(sum1(1, 2), sum1(y=2, x=1))
print(sum3(1, 2, 3, 4, 5))
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: 没有声明在函数里面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): 压栈
当调用函数的时候， 系统会自动在内存的栈区间为这个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。
print('==============全局变量================')
a = 10 # 全局变量
# x是全局变量
for x in range(5):
if False:
c = 100
b = 20 # 全局变量
print('循环里面:', a)
print('循环里面:', x)
print('外面:', b)
def func1():
print('函数里面:', a)
print('函数里面:', x)
print('函数里面:', b)
func1()
print('===================局部变量===================')
def func2(x1=10, y1=20):
z1 = 100
print('函数内部:', x1, y1, z1)
func2()
# print('函数外部:', x1) # NameError: name 'x1' is not defined
# print('函数外部:', z1) # NameError: name 'z1' is not defined
3. global和nonlocal
global和nonlocal函数中的关键字，和return一样只能在函数体中使用
1)global - 在函数中声明一个全局变量
global 变量
变量 = 值
2)nonlocal: 在局部的局部中去修改局部变量的值
nonlocal 变量
变量 = 值
print('=============global=============')
a1 = 111
b1 = 100
def func3():
# 这儿是在声明一个局部变量a1
a1 = 222
print('函数里面a:', a1)
# 这儿的b1是全局变量
global b1
b1 = 333
print('函数里面b:', b1)
func3()
print('函数外面a:', a1)
print('函数外面b:', b1)
print('================nonlocal=============')
def func4():
a2 = 100
def func5():
nonlocal a2
a2 = 500
print('函数里面的函数里面a2:', a2)
func5()
print('函数里面a2:', a2)
func4()
# print(a2) # NameError: name 'a2' is not defined
def func(str):
# str = 'abc'
sum = 0
func('hello world!')
print(str(100))
1.什么是递归函数
自己调自己的函数(函数体中调用当前函数)
循环能做的事情，递归都可以做
注意: 能用循环解决的问题就不要用递归
# def func1():
# print('=====')
# func1()
#
#
# func1()
2.怎么写递归函数
第一步: 找临界值(循环结束的条件) - 在这儿需要结束函数
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
// 用递归函数实现: 1+2+3+...+n
def sum1(n):
# 第一步: 找临界值
if n == 1:
return 1
# 第二步: sum1(n)和sum1(n-1)
# sum1(n) == 1+2+3+...+n-1+n
# sum1(n-1) == 1+2+3+ ... + n-1
# sum1(n) = sum1(n-1) + n
return sum1(n-1)+n
print(sum1(100))
//用递归函数求斐波那契数列中第n个数: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21,...
def sequence(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
# 找关系:sequence(n)和sequence(n-1)
# sequence(n) = sequence(n-1) + sequence(n-2)
return sequence(n-1) + sequence(n-2)
print(sequence(1), sequence(2))
print(sequence(8))
// 练习: 用递归实现以下功能
n = 5
*****
****
***
**
*
n=4
****
***
**
*
"""
def print_star(n):
if n == 1:
print('*')
return
# 找关系: 打印n个*, 再实现f(n-1)的功能
print(n * '*')
print_star(n-1)
print_star(3)
// 练习: 用递归实现以下功能
"""
n=3
*
**
***
n=4
*
**
***
****
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)将其他序列转换成迭代器 2)生成器
1)将其他序列转换成迭代器
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() -> 获取迭代器中的第一个元素
2)遍历:
for 变量 in 迭代器:
pass
iter3 = iter('hello')
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(iter3.__next__())
# for x in range(100):
# print(x)
print(next(iter3))
# print(next(iter3)) # StopIteration 如果迭代器为空，用next获取元素的时候会报错
iter4 = iter('world')
for x in iter4:
print(x)
# print(next(iter4)) # StopIteration
print('===============')
iter4 = iter('world')
print(next(iter4))
for x in iter4:
print('循环:', x)
1.什么是生成器
1）生成器就是迭代器中的一种
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. 函数调用表达式的值不是函数的返回值，而是一个生成器对象
1.怎么去创建一个生成器
def func1():
print('=======')
if False:
yield
return 100
gen1 = func1() # 这儿的gen1就是一个生成器对象
print('外部:', gen1)
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...
如果从开始执行到函数结束都没有遇到yield,就会报StopIteration错误
import time
print('================2==========')
def func2():
print('+++++')
yield 1
print('-----')
yield 100 # yield 后边可以跟数据；同一个函数可以有多个yield
gen2 = func2()
print(gen2)
print('函数外部:', next(gen2))
print('函数外部:', next(gen2))
# print('函数外部:', next(gen2)) # StopIteration
def func3():
print('第一段代码')
yield
print('第二段代码')
yield
print('第三段代码')
yield
gen3 = func3()
time.sleep(1)
next(gen3)
time.sleep(1)
next(gen3)
time.sleep(1)
next(gen3)
// 练习:
def func4():
# x = 0
for x in range(0, 100, 3):
yield x
print(next(func4()))
print(next(func4()))
print(next(func4()))
gen4 = func4()
print(next(gen4)) # 0
print(next(gen4)) # 3
print(next(gen4))