PYTHON 120道题目详解（88-90）
88.Python中的lambda函数是什么？请举例说明。
在Python中，lambda是一个关键字，用于定义小型的匿名函数。这些函数可以接收任意数量的参数，但只能有一个表达式。lambda函数的主要目的是提供一个简洁的方式来定义简单的函数对象。
lambda函数的基本语法如下：
lambda arguments: expression |
这里，arguments是函数的参数，可以是多个，用逗号分隔；expression是函数体，只能有一个表达式。
例如，我们可以使用lambda函数来定义一个简单的加法函数：
add = lambda x, y: x + y |
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print(add(5, 3)) # 输出：8 |
在这个例子中，add是一个lambda函数，它接收两个参数x和y，并返回它们的和。然后，我们可以像调用普通函数一样调用add函数。
另一个例子，我们可以使用lambda函数来过滤一个列表中的偶数：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6] |
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even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) |
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print(even_numbers) # 输出：[2, 4, 6] |
在这个例子中，filter函数接收一个lambda函数和一个列表作为参数。lambda函数检查每个元素是否是偶数（即元素除以2的余数是否为0），filter函数则根据lambda函数的结果来过滤列表。最后，我们使用list函数将过滤后的结果转换为一个列表。
89.解释Python中的全局变量和局部变量。
在Python中，变量可以是全局变量或局部变量，这取决于它们在哪里定义以及在哪里被使用。
全局变量：全局变量是在整个程序范围内都可见的变量。这意味着，在一个函数之外定义的变量，可以在程序的任何地方被访问和修改。
例如：
x = 50 # 这是一个全局变量 |
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def myfunc(): |
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print(x) # 可以在函数内部访问全局变量 |
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myfunc() # 输出：50 |
局部变量：局部变量是定义在函数或方法内部的变量。它们只能在函数或方法内部被访问，而不能在函数或方法外部被访问。
例如：
def myfunc(): |
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y = 100 # 这是一个局部变量 |
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print(y) # 可以在函数内部访问局部变量 |
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myfunc() # 输出：100 |
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print(y) # 这将引发一个错误，因为y是在myfunc函数内部定义的，它是局部变量，不能在函数外部访问 |
然而，需要注意的是，如果在函数内部需要修改全局变量，那么就需要使用global关键字来声明这个变量是全局的。否则，Python会假设你在创建一个新的局部变量。
例如：
x = 50 # 这是一个全局变量 |
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def myfunc(): |
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global x # 声明x是全局变量 |
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x = x + 10 # 修改全局变量 |
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myfunc() |
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print(x) # 输出：60，全局变量在函数内部被修改 |
总的来说，全局变量和局部变量是Python中两种不同类型的变量，它们的作用范围和生命周期都有所不同。理解这两种变量的区别和使用方法，对于编写清晰、有效的Python代码非常重要。
90.Python中的with语句有什么作用？请举一个例子。
在Python中，with语句用于简化资源管理的代码，尤其是那些需要确保在代码块执行完毕后进行清理的资源，如文件、网络连接、线程锁等。with语句可以确保无论代码块中是否发生异常，资源都会在代码块执行完毕后被正确地关闭或释放。
with语句通常与上下文管理器（context manager）一起使用，上下文管理器是通过实现__enter__()和__exit__()方法的对象来定义的。当with语句被执行时，__enter__()方法被调用，并返回一个对象（通常是上下文管理器本身），该对象在with语句的代码块中可用。当代码块执行完毕后，__exit__()方法被调用，即使代码块中发生了异常也是如此。
以下是一个使用with语句打开和关闭文件的例子：
with open('example.txt', 'r') as file: |
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content = file.read() |
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print(content) |
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# 文件在这里已经被自动关闭，无需手动调用file.close() |
在这个例子中，open('example.txt', 'r')返回的文件对象实现了上下文管理器的接口。当with语句的代码块执行完毕后，文件对象会自动调用其close()方法，确保文件被正确关闭，即使在读取文件或打印内容时发生了异常也是如此。
使用with语句可以使代码更加简洁、易读，并且减少了出错的可能性，因为无需手动关闭资源。