****函数****
===匿名函数===
1.什么是匿名函数
匿名函数还是函数，只是声明的格式和普通函数不一样。只适用于函数功能比较简单的函数
def 函数名(形参列表):
函数体
2.匿名函数的声明
a.语法
变量名 = lambda 形参列表:返回值
b.说明
变量名 - 相当于函数名
lambda - 声明匿名函数的关键字
形参列表 - 和普通函数的形参列表一样
: - 固定写法
返回值 - 就相当于普通函数中只有一天return语句的函数体
3. 匿名函数的调用
和普通函数一样
# 1.匿名函数的参数也可以设置默认值(不会有类型提示)
# 2.匿名函数不通过添加:类型名来说明参数类型
func1 = lambda x, y=0: x+y
print(func1(10))
print(func1(y=11,x=20))
# 这个函数和上面的匿名函数一模一样！
def func1(x, y):
return x+y
print(func1(10, 20))
# 3.匿名函数可以设置不定长参数
func2 = lambda *nums: sum(nums)
print(func2(1, 2, 3, 4, 5))
func3 = lambda x: print(x)
# x = 100 return print(100)
print(func3(100)) # None
def func3(x):
return print(x)
===作用域===
1.什么是变量的作用域
就是变量能够使用的范围
2.全局变量和局部变量
a.全局变量
没有声明在函数或者类中的变量都是全局变量全局变量的作用域是从声明开始，到整个文件结束
# 1.全局变量1
# 变量a是全局变量
a = 100
print('外面:', a)
for x in range(5):
print('循环里:',a)
def func1():
print('函数中:', a)
func1()
# 2.全局变量2
# 这儿的y也是全局变量
for y in range(3):
print(y)
print('外面:', y)
def func2():
print('函数里面:', y)
func2()
b.局部变量
声明在函数或者类中的变量就是局部变量局部变量的作用域是从声明开始，到函数结束
总结：
当我们调用函数的时候，系统会自动在栈区间专门为这个函数开辟一块独立的内容空间，用来保存在函数中声明的变量(形参也是属于声明在函数中的变量)。当函数调用结束后，这个函数对应的栈区间会自动销毁 --- (函数调用过程是一个压栈的过程)
# 3.局部变量
# a.函数的形参就相当于声明在函数中的变量，所以是局部变量
# num1是局部
def func3(num1):
print(num1)
for x in range(3):
print(num1)
func3(10)
# print(num1) # 局部变量不能在函数外面使用
# 函数中的nums，max1和item都是局部变量
def func4(*nums):
# nums = (1, 89, 9, 887, 0)
max1 = nums[0]
for item in nums:
if item > max1:
max1 = item
print(max1)
func4(1, 89, 9, 887, 0)
# print(item)
# 4.如果全局变量和局部变量同名，那么在局部变量的作用域中使用的是局部变量；外部使用的是全局变量
# 全局变量
aa = 100
def func5():
# 局部变量aa
aa = 200
print('函数里', aa)
func5()
print('外部:', aa)
3.global - 在函数中声明一个全局变量(只能在函数中使用)
在函数中:
global 变量名
变量名 = 值
bb = 111
def func6():
global bb
bb = 222
print('函数里:',bb)
global aaa
aaa = 100
print(aaa) # 100
func6()
print(bb)
print(aaa) # 100
4. nonlocal - 想要在局部的局部中去修改布局变量的值，就使用nonlocal对变量进行说明
nonlocal 局部变量
局部变量 = 值
def func11():
abc = 123
def func22():
nonlocal abc
abc = 333
print('func22', abc)
func22()
print('func11', abc)
func11()
# func22 333
# func11 123
"""
list1 = []
i = 0 [lambda x: x*i]
i = 1 [lambda x: x*i, lambda x: x*i]
i = 2 [lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i]
i = 3 [lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i]
i = 4 [lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i, lambda x: x*i]
"""
list1 = []
for i in range(5):
list1.append(lambda x: x*i)
print(list1[0](3))
# lambda x: x* i x = 3 return 3*4
print(list1[3](3))
# lambda x: x* i x = 3 return 3*4
print(list1)
# list1 = [lambda x: x*2]
# print(list1[0](100))
def func1():
a = [1, 2]
print(a[10])
# func1()
a = 10
func1 = lambda x: x*a
a = 20
print(func1(2)) # 40
===函数作为变量===
python中声明函数其实就是声明一个类型是function的变量, 函数名就是变量名
a = 10
str1 = 'abc'
list1 = [1, 34, 'ahjs']
dict1 = {'a': 10, 'b': 100}
func1 = lambda x: x
def func2():
print('asbc')
print(type(dict1), id(dict1))
print(type(func1), id(func1))
print(type(func2), id(func2))
print(dict1)
print(func1, func2)
函数名 -- 类型是function的变量
函数名() -- 调用函数并且获取函数的返回值
普通变量能做的事情函数变量都能做!
1.给别的变量赋值
# 声明了一个列表变量list1
list1 = [1, 2, 3]
# 声明一个函数变量func1
def func1():
print('我是一个函数!')
return 10
# 使用列表变量给另外一个变量list2赋值,
list2 = list1
# 赋值后list2就可以当成列表来用
print(list2[0])
print(list2[::-1])
list2.append(100)
print(list2)
# 使用函数变量给另外一个变量func2赋值
func2 = func1
# 赋值后func2就可以当成函数来使用
func2()
print(func2())
2.变量作为容器类数据的元素
a = 10
nums = [a, 100, 1000]
print(nums)
print(nums[0] - 10)
def func3(x):
print('abc', x)
return 10
list2 = [func3, func3(10), 100]
print(list2)
print(list2[0](1))
3.变量作为函数的实参
函数1作为函数2的实参 -- 函数2就是一个高阶函数
a = 10
def func4(n: int):
print(n + n - 1)
func4(a)
func4(10)
def func5(x):
print(x)
x(111)
func5(func4)
func5(lambda x: x*2)
函数作为参数的应用: sort函数
列表.sort(key=None, reverse=False)
参数key - 要求是一个带有一个参数，并且返回值是比较对象。这儿的参数指向的是列表中元素。
确定按照元素的什么值进行排序
list1 = [1, 23, 9, 90]
list1.sort(reverse=True)
print(list1)
all_student = [
{'name': '张三', 'age': 19, 'score': 90},
{'name': 'stu1', 'age': 30, 'score': 79},
{'name': 'xiaoming', 'age': 12, 'score': 87},
{'name': 'stu22', 'age': 29, 'score': 99}
]
# 这儿的item是需要排序的列表的元素
# def func(item):
# return item['score']
# all_student.sort(key=func, reverse=True)
all_student.sort(key=lambda item: item['score']) # 按成绩从小到大排序
all_student.sort(key=lambda item: item['age'], reverse=True) # 按年龄从大到小排序
print(all_student)
tuple1 = (
(10, 20),
(5, 80),
(30, 90)
)
new_tuple = sorted(tuple1, key=lambda item: sum(item))
print(new_tuple)
print('=============')
# 练习: 按学生的平均分排序
all_student = [
{'name': '张三', 'age': 19, 'score': {'c': 78, 'm': 90, 'e': 40}},
{'name': 'stu1', 'age': 30, 'score': {'c': 89, 'm': 60, 'e': 98}},
{'name': 'xiaoming', 'age': 12, 'score': {'c': 78, 'm': 67, 'e': 86}},
{'name': 'stu22', 'age': 29, 'score': {'c': 34, 'm': 99, 'e': 50}}
]
def average(student):
scores = student['score']
sum1 = 0
for key in scores:
sum1 += scores[key]
return sum1/3
all_student.sort(key=average)
print('~~~~~~~~~~~')
print(all_student)
# =============排序原理(了解)=============
def yt_sorted(iterable, key=None, reverse=False):
list1 = list(iterable)
if key:
for x in range(len(iterable) - 1):
for y in range(x + 1, len(iterable)):
item1 = list1[x]
item2 = list1[y]
if key(item1) > key(item2):
list1[x], list1[y] = list1[y], list1[x]
else:
# 快速排序
for x in range(len(iterable) - 1):
for y in range(x + 1, len(iterable)):
if list1[y] < list1[x]:
list1[x], list1[y] = list1[y], list1[x]
if not reverse:
# 从小到大
return list1
else:
# 从大到小
return list1[::-1]
print(yt_sorted([1, 20, 9, 10]))
# print(sorted(all_student, key=lambda x: x['age']))
print(yt_sorted(all_student, key=lambda x: x['age'], reverse=True))
4.变量作为函数的返回值
函数1作为函数2的返回值 - 函数2是返回值高阶函数
def operation(char):
# char = '-'
if char == '+':
def func1(*nums):
return sum(nums)
# 将函数作为函数的返回值
return func1
elif char == '-':
def func2(*nums):
# (10, 3, 4)
# 如果没有传参
if not nums:
return 0
sum1 = nums[0]
for index in range(1, len(nums)):
sum1 -= nums[index]
return sum1
return func2
print(operation('+')(1, 2, 3, 4))
print(operation('-')(10, 3, 4))
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