return与print的区别

函数运算的结果，还需要进一步操作，给函数一个返回值(return用来返回函数执行的结果)，如果函数没有返回值，默认返回None
一旦遇到return 函数执行结束，后面的代码不会执行
多个返回值的时候，python会帮我们封装成一个元组类型

def mypow(x,y=2):
    return x**y ##返回的是经过运算的值，而不是该公式
a = mypow(2,4)
print(a)
print(mypow(5,2))
~
def mypow(x,y=2):
    print(x ** y) 
a = mypow(2,4)
print(a)
print(mypow(5,2))
~

print只是打印出结果，在终端输出，并不会占用内存空间，所以返回值为空None

作用域

a = 1
print('outside:',id(a))

def fun():
    a = 5
    print('inside:',id(a))

fun()
print(a)
print(id(a))
~
a = 1
print('outside:',id(a))

def fun():
    global a #声明a为全局变量
    print('inside:',id(a))

fun()
print(a)
print(id(a))

高阶函数

举例：

##abs 是取绝对值的函数
print(abs(-11))
结果：
11

函数本身也可以赋值给变量，变量也可以指向函数

f = abs
print(f(-10))

结果：
10

传递的参数可以是函数名

def fun(x,y,f):
    return f(x),f(y)

print(fun(-10,34,abs))

结果：
10 34

注意：
f = abs ##把整个函数附值给f
f = abs() ##把函数的返回值附给f

内置高阶函数
map

map()函数接收两个参数，一个是函数名，一个是序列
map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的序列返回

题目1：对于序列[-1,3,-5,-4]的每个元素求绝对值

print(map(abs,[-1,3,-5,-4]))
<map object at 0x7f383af6c0b8>
原因：map（）打印的并不是一个列表，而是一个对象，可以将其转换成列表再打印

print(list(map(abs,[-1,3,-5,-4])))

结果：
[1, 3, 5, 4]

题目2：于序列的每个元素求阶乘(10个，2～7之间的随机)

import random                                 
def factoria(x):       ##定义个求阶乘的函数                       
    res = 1                                   
    for i in range(1,x+1):                    
        res *= i                              
    return res                                
                                              
li = [random.randint(2,7) for i in range(10)]   ##定义随机列表
print(list(map(factoria,li)))                 
结果：
[24, 24, 720, 6, 2, 720, 120, 5040, 720, 720]  ##结果随机

reduce

reduce:把一个函数作用在一个序列上，这个函数必须接收两个参数
reduce作用原理：把先计算出来结果继续和序列的下一个元素累计计算
例如：

reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5]) = f(f(f(f(x1,x2),x3

求3的阶乘

##使用reduce要先导入
from functools import reduce                  
                                              
def multi(x,y):                               
    return x * y                              
                                              
print(reduce(multi,range(1,4)))  ##1*2=2,2*3=6     1*2*3=6

求1-5的和

from functools import reduce  
                                              
def add(x,y):                                 
    return x + y                              
                                              
print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))  ##1+2=3,3+3=6,6+4=10,10+5=15  1+2+3+4+5=15

filter

filter过滤函数和map类似，也接收一个函数和一个序列
和map不同的是，filter把传入的函数依次作用于每个元素然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素

题目： 求（1~20）的偶数

def isodd(num):                     
    if num % 2 == 0:                
        return True                 
    else:                           
        return False                
                                    
print(list(filter(isodd,range(20))))

结果：
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

sorted

li = [5,3,2,4]
li.sort()
print(li)

等效为：
a = sorted(li)
print(a)

结果：
[2, 3, 4, 5]
li = [5,3,2,4]  
li.sort(reverse=True)  ##reverse=True(逆序)
print(li)

##等效为：
a = sorted(li,reverse=True)
print(a)
结果:
[5, 4, 3, 2]
info = {
    #商品名称  商品数量  商品价格
    ('apple1',200,32),
    ('apple2',40,12),
    ('apple3',40,2),
    ('apple4',1000,23),
    ('apple5',40,5),
}

print(sorted(info))

#按照商品数量进行排序：
def sorted_by_count(x):
    return x[1]
#按商品价格进行排序
def sorted_by_price(x):
    return x[2]
#先按商品数量进行排序，数量相同则按价格进行排序
def sorted_by_count_price(x):
    return x[1],x[2]

print(sorted(info,key=sorted_by_count))
print(sorted(info,key=sorted_by_price))
print(sorted(info,key=sorted_by_count_price))

结果：
[('apple1', 200, 32), ('apple2', 40, 12), ('apple3', 40, 2), ('apple4', 1000, 23), ('apple5', 40, 5)]
[('apple3', 40, 2), ('apple2', 40, 12), ('apple5', 40, 5), ('apple1', 200, 32), ('apple4', 1000, 23)]
[('apple3', 40, 2), ('apple5', 40, 5), ('apple2', 40, 12), ('apple4', 1000, 23), ('apple1', 200, 32)]
[('apple3', 40, 2), ('apple5', 40, 5), ('apple2', 40, 12), ('apple1', 200, 32), ('apple4', 1000, 23)]
~