（一）匿名函数：
此函数不是没有名字，他是有名字的，他的名字就是你给其设置的变量，比如
lambda是定义匿名函数的关键字，相当于函数的def
lambda后面直接加形参，形参加多少都可以，只要用逗号隔开就行。
返回值在冒号之后设置，返回值和正常的函数一样，可以说任意数据类型。
一句话函数，比较简单的函数。不管多复杂，只能写一行，且逻辑结束后直接返回函数
构建匿名函数
def func(a, b):return a + b func1 = lambda a, b: a + b # lambda相当于def定义函数，：之前的是形参，之后的是返回值print(func1(1, 2))
接受两个int参数，将较大的数据返回。
f = lambda a, b: a if a > b else b
（二）内置函数（2）重点
print（）：屏幕输出。
int（）
str（）
list（）
tuple（）
abs（）：返回绝对值
sum（）：求和（可迭代对象，可设置初始值）
reversed（）：将一个原列表翻转，返回的是一个翻转的迭代器。
bytes（）：把字符串转成bytes
zip（）：拉链方法
l1 = [1,2,3,4,5] tul = ('小杨','小哥','刚刚') s1 = 'abcd'obj = zip(l1,tul,s1)for i in obj:print(i) (1, '小杨', 'a') (2, '小哥', 'b') (3, '刚刚', 'c')
********以下方法最重要。
凡是可以加key的：他会自动的将可迭代对象中的每个元素按照顺序传入key对应的函数中。
min（）：求最小值 max（）：求最大值
以绝对值去取最大或最小
以返回值比大小
ll = [1, 22, 4, 5, 1, -5, 66, 65, 95, 12, 45, 1, -15, 48, 7]print(max(ll, key=abs))print(min(ll, key=abs))# 输出95 1
# 求出值最小的键 dic = {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1} m = min(dic, key=lambda a: dic[a]) print(m) # 输出 c如果比较的是字典：默认会按照字典的键去比较大小。
会把 dic 的键取出来给 key 对应的函数，返回键所对应的值给min（）做比较，默认返回键
sorted：排序函数，排序成为一个新列表。
按照数字进行降序排序
ll = [('tai', 18), ('lsk', 73), ('asd', 50)] s = sorted(ll, key=lambda x: x[1], reverse=True)print(s)# 输出[('lsk', 73), ('asd', 50), ('tai', 18)]filter：列表推导式的筛选模式。列表推导式返回的是列表。filter返回的是迭代器
循环遍历ll的元素，把 ll 每个元素传到函数中的x，以返回值是真的留下来
ll = [2, 3, 4, 1, 5, 6, 7, 8] f = filter(lambda x: x > 3, ll)print(f) # 返回的是一个迭代器print(list(f))# 输出<filter object at 0x018E38E0>[4, 5, 6, 7, 8]
map：列表推导式的循环模式
f = map(lambda x: x ** 2, range(1, 6))print(f)print(list(f))# 输出<map object at 0x0223B6D0>[1, 4, 9, 16, 25]
reduce：在 from functools import reduce
from functools import reducedef func(x,y):'''第一次： x = 11 y = 2 x + y = 记录：13 第二次： x = 13 y = 3 x + y = 记录：16 第二次： x = 16 y = 4 x + y = 记录：20'''return x + y ll = reduce(func,[11,2,3,4,])print(ll)# 输出20
（三）闭包：封闭的东西，保证数据的安全。
举例，
整个历史中的某个商品的平均收盘价。什么叫平局收盘价呢？就是从这个商品一出现开始，每天记录当天价格，然后计算他的平均值：平均值要考虑直至目前为止所有的价格。
比如大众推出了一款新车：玩具车。
第一天价格为：100元，平均收盘价：100元
第二天价格为：110元，平均收盘价：（100 + 110）/2 元
第三天价格为：150元，平均收盘价：（100+ 110+ 150）/3 元
方案一：ll 会被误更导致数据出错
ll = []def _average(count): ll.append(count) # 每次新增给全局变量llav = sum(ll) / len(ll)return avprint(_average(100))print(_average(110))'''N多代码.... 不小心给ll被更改 ll.append(10) 就会造成后面的数据出错'''print(_average(150))print(_average(200))# 输出：100.0 105.0 120.0 140.0
方案二：闭包
def _average(): ll = [] # ll 为自由变量，和内层函数age做了绑定，在全局也找不到def age(count): ll.append(count) av = sum(ll) / len(ll)return avreturn age ave = _average()print(ave(100))print(ave(110))print(ave(150))print(ave(200))# 输出100.0 105.0 120.0 140.0
闭包只能存在嵌套的函数中
闭包定义：内层函数对外层函数非全局变量的引用（使用），就会形成闭包。
被引用的非全局变量也称作为自由变量，这个自由变量会与内层函数产生一个绑定关系。
自由变量不会在内存中消失。
闭包的作用：保障数据安全。
如何用代码判断闭包：
# 是否是闭包？def wrapper(a,b):'''相当于此处添加了两个变量
a = 2
b = 3'''def inner():print(a)print(b)return inner
a = 2b = 3ret = wrapper(a,b)print(ret.__code__.co_freevars)# 输出('a', 'b') # 这就是ret绑定的自由变量
