day13 内置函数和推导式
- 匿名函数
- 生成器
- 内置函数
- 附加：推导式，属于数据类型的知识，内部的高级的用法会涉及到【生成器】和【函数】的知识。
1. 匿名函数
传统的函数的定义包括了：函数名 + 函数体。
def send_email():
pass
# 1. 执行
send_email()
# 2. 当做列表元素
data_list = [send_email, send_email, send_email ]
# 3. 当做参数传递
other_function(send_email)匿名函数，则是基于lambda表达式实现定义一个可以没有名字的函数，例如：
data_list = [lambda x:x+100, lambda x:x+110, lambda x:x+120]
print(data_list[0])f1 = lambda x:x+100
res = f1(100)
print(res)基于Lambda定义的函数格式为：lambda 参数:函数体
- 参数，支持任意参数。
lambda x: 函数体
lambda x1,x2: 函数体
lambda *args, **kwargs: 函数体- 函数体，只能支持单行的代码。
def xxx(x):
return x + 100
lambda x: x + 100- 返回值，默认将函数体单行代码执行的结果返回给函数的执行这。
func = lambda x: x + 100
v1 = func(10)
print(v1) # 110def func(a1,a2):
return a1 + a2 + 100
foo = lambda a1,a2: a1 + a2 + 100匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。
练习题
根据函数写写出其匿名函数的表达方式
def func(a1,a2):
return a1 + a2
func = lambda a1,a2: a1+a2def func(data):
return data.replace("苍老师","***")
func= lambda data: data.replace("苍老师","***")def func(data):
name_list = data.split(".")
return name_list[-1]
func = lambda data: data.split(".")[-1]在编写匿名函数时，由于受限 函数体只能写一行，所以匿名函数只能处理非常简单的功能。
扩展：三元运算
简单的函数，可以基于lambda表达式实现。
简单的条件语句，可以基于三元运算实现，例如：
num = input("请写入内容")
if "苍老师" in num:
data = "臭不要脸"
else:
data = "正经人"
print(data)num = input("请写入内容")
data = "臭不要脸" if "苍老师" in num else "正经人"
print(data)
# 结果 = 条件成立时 if 条件 else 不成立lambda表达式和三元运算没有任何关系，属于两个独立的知识点。
掌握三元运算之后，以后再编写匿名函数时，就可以处理再稍微复杂点的情况了，例如：
func = lambda x: "大了" if x > 66 else "小了"
v1 = func(1)
print(v1) # "小了"
v2 = func(100)
print(v2) # "大了"2. 生成器
生成器是由函数+yield关键字创造出来的写法，在特定情况下，用他可以帮助我们节省内存。
- 生成器函数，但函数中有yield存在时，这个函数就是生成器函数。
def func():
print(111)
yield 1def func():
print(111)
yield 1
print(222)
yield 2
print(333)
yield 3
print(444)- 生成器对象，执行生成器函数时，会返回一个生成器对象。
def func():
print(111)
yield 1
print(222)
yield 2
print(333)
yield 3
print(444)
data = func()
# 执行生成器函数func，返回的生成器对象。
# 注意：执行生成器函数时，函数内部代码不会执行。def func():
print(111)
yield 1
print(222)
yield 2
print(333)
yield 3
print(444)
data = func()
v1 = next(data)
print(v1)
v2 = next(data)
print(v2)
v3 = next(data)
print(v3)
v4 = next(data)
print(v4) # 结束或中途遇到return，程序爆：StopIteration 错误data = func()
for item in data:
print(item)生成器的特点是，记录在函数中的执行位置，下次执行next时，会从上一次的位置基础上再继续向下执行。
应用场景
- 假设要让你生成 300w个随机的4位数，并打印出来。
- 在内存中一次性创建300w个
- 动态创建，用一个创建一个。
import random
val = random.randint(1000, 9999)
print(val)import random
data_list = []
for i in range(300000000):
val = random.randint(1000, 9999)
data_list.append(val)
# 再使用时，去 data_list 中获取即可。
# ...import random
def gen_random_num(max_count):
counter = 0
while counter < max_count:
yield random.randint(1000, 9999)
counter += 1
data_list = gen_random_num(3000000)
# 再使用时，去 data_list 中获取即可。扩展
def func():
print(111)
v1 = yield 1
print(v1)
print(222)
v2 = yield 2
print(v2)
print(333)
v3 = yield 3
print(v3)
print(444)
data = func()
n1 = data.send(None)
print(n1)
n2 = data.send(666)
print(n2)
n3 = data.send(777)
print(n3)
n4 = data.send(888)
print(n4)3.内置函数
Python内部为我们提供了很多方便的内置函数，在此整理出来36个给大家来讲解。
- 第1组（5个）
- abs，绝对值
v = abs(-10)- pow，指数
v1 = pow(2,5) # 2的5次方 2**5
print(v1)- sum，求和
v1 = sum([-11, 22, 33, 44, 55]) # 可以被迭代-for循环
print(v1)- divmod，求商和余数
v1, v2 = divmod(9, 2)
print(v1, v2)- round，小数点后n位（四舍五入）
v1 = round(4.11786, 2)
print(v1) # 4.12- 第2组：（4个）
- min，最小值
v1 = min(11, 2, 3, 4, 5, 56)
print(v1) # 2v2 = min([11, 22, 33, 44, 55]) # 迭代的类型（for循环）
print(v2)v3 = min([-11, 2, 33, 44, 55], key=lambda x: abs(x))
print(v3) # 2- max，最大值
v1 = max(11, 2, 3, 4, 5, 56)
print(v1)
v2 = max([11, 22, 33, 44, 55])
print(v2)v3 = max([-11, 22, 33, 44, 55], key=lambda x: x * 10)
print(v3) # 55- all，是否全部为True
v1 = all( [11,22,44,""] ) # False- any，是否存在True
v2 = any([11,22,44,""]) # True- 第3组（3个）
- bin，十进制转二进制
- oct，十进制转八进制
- hex，十进制转十六进制
- 第4组（2个）
- ord，获取字符对应的unicode码点（十进制）
v1 = ord("武")
print(v1, hex(v1))- chr，根据码点（十进制）获取对应字符
v1 = chr(27494)
print(v1)- 第5组（9个）
- int
- foat
- str，unicode编码
- bytes，utf-8、gbk编码
v1 = "刘小伟" # str类型
v2 = v1.encode('utf-8') # bytes类型
v3 = bytes(v1,encoding="utf-8") # bytes类型- bool
- list
- dict
- tuple
- set
- 第6组（13个）
- len
- input
- open
- type，获取数据类型
v1 = "123"
if type(v1) == str:
pass
else:
pass- range
range(10)- enumerate
v1 = ["刘小伟", "alex", 'root']
for num, value in enumerate(v1, 1):
print(num, value)- id
- hash
v1 = hash("刘小伟")- help，帮助信息
- pycharm，不用
- 终端，使用
- zip
v1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
v2 = [55, 66, 77, 88]
v3 = [10, 20, 30, 40, 50]
result = zip(v1, v2, v3)
for item in result:
print(item)- callable，是否可执行，后面是否可以加括号。
v1 = "武沛齐"
v2 = lambda x: x
def v3():
pass
print( callable(v1) ) # False
print(callable(v2))
print(callable(v3))- sorted，排序
v1 = sorted([11,22,33,44,55])info = {
"liuxiaowei": {
'id': 10,
'age': 119
},
"root": {
'id': 20,
'age': 29
},
"seven": {
'id': 9,
'age': 9
},
"admin": {
'id': 11,
'age': 139
},
}
result = sorted(info.items(), key=lambda x: x[1]['id'])
print(result)data_list = [
'1-5 编译器和解释器.mp4',
'1-17 今日作业.mp4',
'1-9 Python解释器种类.mp4',
'1-16 今日总结.mp4',
'1-2 课堂笔记的创建.mp4',
'1-15 Pycharm使用和破解（win系统）.mp4',
'1-12 python解释器的安装（mac系统）.mp4',
'1-13 python解释器的安装（win系统）.mp4',
'1-8 Python介绍.mp4', '1-7 编程语言的分类.mp4',
'1-3 常见计算机基本概念.mp4',
'1-14 Pycharm使用和破解（mac系统）.mp4',
'1-10 CPython解释器版本.mp4',
'1-1 今日概要.mp4',
'1-6 学习编程本质上的三件事.mp4',
'1-18 作业答案和讲解.mp4',
'1-4 编程语言.mp4',
'1-11 环境搭建说明.mp4'
]
result = sorted(data_list, key=lambda x: int(x.split(' ')[0].split("-")[-1]) )
print(result)4.推导式
推导式是Python中提供了一个非常方便的功能，可以让我们通过一行代码实现创建list、dict、tuple、set 的同时初始化一些值。
请创建一个列表，并在列表中初始化：0、1、2、3、4、5、6、7、8、9…299 整数元素。
data = []
for i in range(300):
data.append(i)- 列表
num_list = [ i for i in range(10)]
num_list = [ [i,i] for i in range(10)]
num_list = [ [i,i] for i in range(10) if i > 6 ]- 集合
num_set = { i for i in range(10)}
num_set = { (i,i,i) for i in range(10)}
num_set = { (i,i,i) for i in range(10) if i>3}- 字典
num_dict = { i:i for i in range(10)}
num_dict = { i:(i,11) for i in range(10)}
num_dict = { i:(i,11) for i in range(10) if i>7}- 元组，不同于其他类型。
# 不会立即执行内部循环去生成数据，而是得到一个生成器。
data = (i for i in range(10))
print(data)
for item in data:
print(item)
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