[Python知识库]Python函数进阶

Python函数进阶

1.匿名函数

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

注意：
1）匿名函数只能实现用一句代码就可以完成功能的函数
2）匿名函数在调用的时候和普通函数没有区别
3）匿名函数的采纳数不能使用冒号语法来说明类型

sum1 = lambda num1, num2: num1 + num2
print(sum1(10, 20))

# 练习：定义一个匿名函数获取指定数的个位数
gewei = lambda num: num%10
print(gewei(23))

2.函数中的变量

• python中定义函数就是定义类型是function的变量，函数名就是变量名

• 变量作用域 - 指的就是变量能够使用的范围

  根据变量作用域的不同将变量分为：全局变量和局部变量

  • 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
    全局变量的作用域是从定义开始到程序结束。

  • 局部变量

    定义在函数里面的变量是局部变量
    局部变量的作用域是从定义开始到函数结束。

  # a、b、c都是全局变量，b、c虽然是全局变量但是不建议在外部使用，因为有可能不会被定义
  a = 100
  
  for b in range(10):
      c = 2
  
  print(f'b:{b},c:{c}')
  

• 函数调用过程（内存的变化）

  每次在调用函数的时候，系统会自动在栈区间为这个函数开辟一个临时内存区域。用来存储在函数中定义的局部变量
  当函数调用结束之后，系统会自动释放这块内存。

3. global和nonlocal - 只能在函数中使用

• global - 1）在函数中修改全局变量的值，需要在前面用global对变量进行说明；
  2）在函数中定义一个全局变量，需要在前面用global对变量进行说明；
• nonlocal - 如果需要在局部的局部修改一个局部变量的值，就需要使用nonlocal进行说明

"""
m = 100
n = 123


def func3():
    m = 200

    global n
    n = 235
    print(f'函数中m：{m}')
    print(f'函数中m：{n}')

    global x
    x = 'abc'

func3()
print(f'函数外面m：{m}')
print(f'函数外面m：{n}')
print(f'函数外面m：{x}')

ab = 100

def func4():
    xy = 200
    print(f'func4:{ab},{xy}')

    def func5():
        nonlocal xy
        xy = 300
        print(f'func5:{ab},{xy}')

    func5()

4.常用的实参高阶函数

4.1 max、min、sorted

max(序列，key = 函数)
函数要求: a.有且只有一个参数(这个参数指向是前面序列中的每个元素)
b.有一个返回值(返回值就是比较的对象)

# a.求nums中个位数最大的元素：89
nums = [89, 100, 34, 78, 90]

# 方法一：
def temp(item):
    return item % 10
print(max(nums,key=temp))

# 方法二：
print(max(nums,key=lambda item:item % 10))

# b.求nums中值最大的元素（将字符串数字当成数字）：'100'....
nums = [89, '100', 34, '78', 90]

print(max(nums,key=lambda item:float(item)))

# 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(min(students,key=lambda item: item['score']))

# d.获取nums各个位数的和最大的元素
nums = [123,97,56,109,82]

def max1(item):
    sum1 = 0
    for x in str(item):
        sum1 += int(x)
    return sum1

print(max(nums,key=max1))

4.2 map

1）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：a.有一个参数（指向序列中的元素）
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）

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，函数就需要多少个元素

nums = [23, 65, 32, 66, 98]
print(list(map(lambda item: str(item), nums)))
# ['23', '65', '32', '66', '98']
"""
练习：
['小明', '张三', '李四', '老王']
[18, 30, 26, 35]
->
[
    {'name': '小明', 'age': 18},
    {'name': '张三', 'age': 30},
    ...
]
"""
names = ['小明', '张三', '李四', '老王']
ages = [18, 30, 26, 35]

print(list(map(lambda i1,i2: {'name':i1,'age':i2},names,ages)))

4.3 reduce

reduce(函数， 序列， 初始值)
函数：a.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
b.返回值：描述合并规则（用初始值和元素来描述）

from functools import reduce

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


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(students[1]['name'])
result = reduce(lambda x,y:x+y['name'], students, '')
print(result)

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

5.函数进阶练习

1. 已知列表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

   result = max(points,key=lambda item:item[1])
   print(result)
   

   2）获取列表中x坐标最小的点

   result = min(points,key=lambda item:item[0])
   print(result)
   

   3）获取列表中距离原点最远的点

   result = max(points,key=lambda item:(item[0] ** 2 + item[1] ** 2) ** 1/2)
   print(result)
   
   

   4）将点按照点到x轴的距离大小从大到小排序

   result = sorted(points,key=lambda item: item[1] ** 2)
   print(result)
   

2. 求列表 nums 中绝对值最大的元素

   nums = [32, 78, -102, -25, 34, 97]
   result = max(nums, key=lambda item: item ** 2)
   print(result)
   

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']
   print(dict(map(lambda key,value:[key,value],A,B)))
   

4. 已知三个列表分别表示4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']
   print(dict(map(lambda key,value1,value2:[key,value2+value1],names,nums,subjects)))
   

5. 已知一个列表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
   

   from functools import reduce
   
   # 方法一：
   message = ['你好', 20, '30', 5, 6.89, 'hello']
   new_message = [y for y in message if type(y) == int or type(y) == float]
   print(reduce(lambda x,y:x+y,new_message,0))
   
   # 方法二：
   def sum1(num_sum, item):
       if type(item) == int or type(item) == float:
           num_sum += item
       return num_sum
   
   print(reduce(sum1, message, 0))
   
   

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

   def add_avg(stu):
       avgs = (stu['math'] + stu['English'] + stu['Chinese'])/3
       stu['avg'] = int(avgs)
       return stu
   
   print(list(map(add_avg, students)))
   

   2）按照平均分从高到低排序

   print(sorted(students, key=lambda item: item['avg'],reverse=True))