day 12
匿名函数
1.匿名函数
1)语法 变量(函数名) = lambda 形参列表:返回值
相当于: def (形参列表): return 返回值
注意:匿名函数除了定义以及参数类型说明和普通函数不一样,其他都是一样的
写一个匿名函数求两个数的和:
sum1 = lambda a, b: a + b
result = sum1(10, 20)
print(result)
func1 = lambda a, b=20, c=30: a + b + c
print(func1(10))
print(func1(a=1, b=2, c=3))
print(func1(1, 2, c=3))
练习:写一个匿名函数判断指定的年是否是闰年
nian=lambda year : year % 400==0 or (year % 4==0 and year%100!=0)
print(nian(2012))
变量的作用域
1.变量作用域 - 变量能使用的范围
根据变量作用域的不同将变量分为全局变量和局部变量两种
2.全局变量
全局变量:没有定义在函数和类里面的变量都是全局变量。
全局变量的作用域:是从定义开始到程序结束都可以使用
a = 10
print(f'函数外面;类外面,a:{a}')
def func1():
print(f'函数里面,a:{a}')
func1()
class A:
print(f'类里面,a:{a}')
b是全局变量
for x in range(5):
b = 20
print(f'循环里面b,x:{b},{x}')
print(f'循环外面b,x:{b},{x}')
3.局部变量
局部变量:定义在函数中的变量使局部变量(形参也是局部变量) 局部变量的作用域: 是从定义开始到函数结束
def func3(m):
c = 30
print(f'函数里面m,c{m},{c}')
func3(100)
4.全局变量和局部变量的底层
全局变量保存在全局的栈区间,全局栈区间是在程序结束的时候才会自动释放; 每次调用函数的时候系统会自动为这个函数创建一个临时的栈区间(从C开始就是这样), 用来保存函数运行过程中产生的数据,所以局部变量也是保存在这个临时栈区间中的。 当函数调用结束这个临时区间会自动释放
5.global
作用1:在函数内部修改全局变量的值 作用2:在函数内部定义全局变量
注意:global只能在函数内部使用,使用的时候必须在变量第一次使用之前
abc=100
def func4():
abc=200
print(f'函数内的abc:{abc}')
函数内部使用变量前加global,操作的是全局变量,不会创建新的局部变量
global name
name ='小花'
print(f'函数内的name:{name}')
func4()
print(f'函数外部的abc:{abc}')
print(f'函数外的name:{name}')
函数就是变量
1.函数就是变量
python中定义函数其实就是定义一个类型时function的变量,函数名就是变量名 变量能做的事情,函数都可以做
a=10
b=lambda :b
print(a)
print(b)
print(type(a))
print(type(b))
m=a
n=b
print(m+100)
result=n(10)
print(result)
list1=[a,b,b(2)]
print(list1)
2.高阶函数
1) 实参高阶函数 – 如果一个函数的参数是函数,这个函数就是实参高阶函数
2)返回值高阶函数 返回值是函数的函数
def func2():
def func3():
return 100
return func3()
print(func2()())
实参高阶函数
- 常用实参高阶函数:max、min、sorted、mop、reduce
1.max、min、sorted
max(序列,key=函数) - 根据函数制定的规则来获取序列中最大的元素 函数的要求: a.有且只有一个参数,这个参数代表序列中的每个元素 b.有一个返回值,返回值就是比较对象
nums = [10, 29, 81, 23]
result = max(nums, key=lambda x: x % 10)
print(result)
def temp(x):
return x % 10
result = max(nums, key=temp)
print(result)
nums = [10, '23.8', 34, '89']
result = max(nums, key=lambda x: float(x))
print(result)
print('==================')
students = [
{'name': 'stu1', 'age': 29, 'score': 59},
{'name': 'stu2', 'age': 23, 'score': 89},
{'name': 'stu3', 'age': 12, 'score': 76},
{'name': 'stu4', 'age': 22, 'score': 77}
]
result = max(students, key=lambda x: x['score'])
print(result)
[7, 17, 3, 7, 13] -> 102
nums = [70, 89, 102, 34, 67]
result = min(nums, key=lambda x: x % 10 + x // 10 % 10 + x // 100 % 10)
print(result)
def temp(x):
sum1 = 0
for i in str(x):
sum1 += int(i)
return sum1
result = min(nums, key=temp)
print(result)
2.map
1)map(函数,序列) 函数: a.有且只有一个参数,参数指向后面序列中的每个元素 b.有一个返回值,返回值就是新的序列中的元素
2)map(函数,序列1,序列2) 函数: a.有且只有2个参数,参数指向后面序列中的每个元素 b.有一个返回值,返回值就是新的序列中的元素
3)map(函数,序列1,序列2,序列3) 函数: a.有且只有3个参数,参数指向后面序列中的每个元素 b.有一个返回值,返回值就是新的序列中的元素
4)map(函数,序列1,序列2,序列3,…)
注意:map函数的返回值是一个map对象(本质是一个序列)
nums = [12, 34, 56, 78, 89]
result = list(map(lambda x: x % 10, nums))
print(result)
nums = [12, 34, 56, 67, 19, 83]
strs = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
['12a','34b','56c','67d','19e','83f']
result = map(lambda x1, x2: str(x1) + x2, nums, strs)
print(list(result))
names = ['stu1', 'stu2', 'stu3', 'stu4', 'stu5']
ages = [18, 20, 45, 78, 26]
score = [90, 87, 69, 71, 82]
result=map(lambda x1,x2,x3:f'{x1}:{str(x2)}:{str(x3)}',names,ages,score)
print(list(result))
result = map(lambda n, a, s: {'name': n, 'age': a, 'score': s}, names, ages, score)
print(list(result))
3.reduce - 将序列中的元素合并成一个数据
注意:reduce在使用前必须先导入: from functools import reduce resuce(函数,序列,初始值) 函数的要求: a.有且只有两个参数:第一个参数执行初始值,第二个参数指向序列中的每个元素 b.有一个返回值,返回值需要描绘清除合并方式
from functools import reduce
nums = [10, 23, 89, 34]
result = reduce(lambda x1, x2: x1 + x2, nums, 0)
print(result)
nums = [10, 23, 89, 34]
result = reduce(lambda x1, x2: x1 + x2 % 10, nums, 0)
print(result)
nums = [10, 23, 89, 34]
result=reduce(lambda x1,x2:x1+str(x2),nums,'')
print(result)
nums = [10, 23, 89, 34]
result=reduce(lambda x1,x2:x1*x2,nums,1)
print(result)
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