【函数】03、匿名函数及生成器函数

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xiexiaojun 2017-06-15 20:07:12 博主文章分类：【运维|Python3】 ©著作权

文章标签 lambda 文章分类 运维

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一、匿名函数

1、定义

语法格式：

lambda args:expression

args：以逗号分隔的参数列表

expression：用到args中各参数的表达式

lambda定义的代码必须是合法的表达式，不能出现多条件语句（可使用if的三元表达式）和非表达式，如for和while等

lambda的首要用途是指定短小的回调函数

lambda将返回一个函数而不是将函数赋值给某变量名

In [77]: lambda x: x+1
Out[77]: <function __main__.<lambda>>

In [78]: f = lambda x: x+1

In [79]: type(f)
Out[79]: function

In [80]: f(1)
Out[80]: 2

In [81]: f(2)
Out[81]: 3


# 也可以直接使用小括号也调用匿名函数

In [88]: lambda x: x+1
Out[88]: <function __main__.<lambda>>

In [89]: (lambda x: x+1)               
Out[89]: <function __main__.<lambda>>

In [90]: (lambda x: x+1)(3)   # 第一个小括号用来改变优先级，第二个表示调用函数
Out[90]: 4

总结：

匿名函数使用lambda定义， lambda是一个表达式而非语句

匿名函数（lambda表达式）只能写在一行上，所有也有人叫它单行函数

lamdba是一个单个表达式，而不是一个代码块

参数列表不需要使用小括号

冒号不是用来开启新的语句块，而是分隔参数列表和表达式

没有return语句，最后一个表达式的值即为返回值

def语句创建的函数将赋值给某变量名，而lambda表达式直接返回函数

lambda也支持使用默认参数，关键字参数，可变参数，参数解构

In [130]: (lambda : 0)()
Out[130]: 0

In [131]: (lambda x: 0)(1)
Out[131]: 0

In [132]: (lambda x, y: x+y)(3, 5)
Out[132]: 8

In [133]: (lambda *args, **kwargs: print(args, kwargs)) (*range(3), **{str(x):x for x in range(3)})
(0, 1, 2) {'0': 0, '1': 1, '2': 2}

匿名函数常用于高阶函数中参数传递参数（当此函数参数非常短小时）

In [136]: help(sorted)

Help on built-in function sorted in module builtins:

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
    Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
    
    A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
    reverse flag can be set to request the result in descending order.
(END) 


In [146]: lst = [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]
In [146]: lst = [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]

In [147]: sorted(lst)
Out[147]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

In [148]: sorted(lst, reverse=True)
Out[148]: [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]


In [149]: lst == [1, 3, 5, "x", "xxj", "j", 2]
Out[149]: False

In [150]: lst = [1, 3, 5, "x", "xxj", "j", 2]

In [151]: sorted(lst)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-151-904d7ad462e2> in <module>()
----> 1 sorted(lst)

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'

In [152]: lst.sort()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-152-e0fe8579802d> in <module>()
----> 1 lst.sort()

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'

二、生成器

1、生成器函数

In [161]: def g():
     ...:     for x in range(10):
     ...:         yield x         # 表示弹出一个值
     ...:         

In [162]: r =g

In [163]: type(r)
Out[163]: function

In [164]: r = g()   # 此时函数已经执行完成了，函数讲道理已经被销毁了；但事实上没有被销毁
这是生成器函数和普通函数的区别

In [165]: type(r)
Out[165]: generator

In [166]: r
Out[166]: <generator object g at 0x7f7c20cdc938>


In [161]: def g():
     ...:     for x in range(10):
     ...:         yield x
     ...:         
     
In [169]: next(r)
Out[169]: 0

In [170]: next(r)
Out[170]: 1

In [171]: next(r)
Out[171]: 2

In [172]: next(r)
Out[172]: 3

生成器函数的工作过程：

In [174]: def gen():
     ...:     print('a')
     ...:     yield 1
     ...:     print('b')
     ...:     yield 2
     ...:     print('c')
     ...:     return 3
     ...:     

In [175]: g = gen()

In [176]: g
Out[176]: <generator object gen at 0x7f7c20cdc620>

In [177]: next(g)
a
Out[177]: 1

In [178]: next(g)
b
Out[178]: 2

In [185]: def gen():
     ...:     print('a')
     ...:     yield 1
     ...:     print('b')
     ...:     yield 2
     ...:     print('c')
     ...:     return 3
     ...:     

In [186]: g = gen()   # 执行生成器函数的时候，函数体并没有被执行
  
In [187]: g
Out[187]: <generator object gen at 0x7f7c2025f938>

In [188]: next(g)    # 第一个next时，执行到第一个yield，停止执行
a
Out[188]: 1

In [189]: next(g)    # 第2个next时，从第1个yield之后开始执行到第2个yield，停止执行
b
Out[189]: 2

In [190]: next(g)    # 第3次next时，从第2个yield之后开始执行，当没有更多yield时，抛出
StopIteration，异常的值是函数的返回值

c
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-190-5f315c5de15b> in <module>()
----> 1 next(g)

StopIteration: 3

In [197]: next(g)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-197-5f315c5de15b> in <module>()
----> 1 next(g)

StopIteration: 



In [193]: def gen():
     ...:     print('a')
     ...:     yield 1
     ...:     print('b')
     ...:     yield 2
     ...:     print('c')
     ...:     

In [194]: g = gen()

In [195]: next(g)
a
Out[195]: 1

In [196]: next(g)
b
Out[196]: 2

In [197]: next(g)
c
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-197-5f315c5de15b> in <module>()
----> 1 next(g)

StopIteration:       # 生成器函数没有返回值时，StopIteration也没有值

总结：

带yield语句的函数称之为生成器函数，生成器函数的返回值是生成器

生成器是特殊的迭代器

生成器函数执行的时候，不会执行函数体

当next生成器的时候，当前代码执行到第一个yield，会弹出值，并暂停函数

当再次next生成器时，从上次暂停处开始往下执行到下一个yield

当没有多余的yield的时候，会抛出StopIteration异常，异常的Value是函数的返回值

生成器是惰性求值的

可用于作计数器：

In [7]: def counter():
   ...:     x = 0
   ...:     while True:
   ...:         x += 1
   ...:         yield x
   ...:         

In [8]: def inc():
   ...:     c = counter()
   ...:     return lambda: next(c)
   ...: 

In [9]: g = inc()

In [10]: g()
Out[10]: 1

In [11]: g()
Out[11]: 2

In [12]: g()
Out[12]: 3

节省内存：

In [14]: def bib():
    ...:     a = 0
    ...:     b = 1
    ...:     while True:
    ...:         a, b = b, a+b
    ...:         yield a
    ...:         

In [15]: g = bib()

In [16]: g
Out[16]: <generator object bib at 0x7fb26f6bf990>

In [17]: next(g)
Out[17]: 1

In [18]: next(g)
Out[18]: 1

In [19]: next(g)
Out[19]: 2

In [20]: next(g)
Out[20]: 3

In [21]: next(g)
Out[21]: 5

协程 -- 生成器的高级用法

协程运行在一个线程内，在用户态调度；也被称为轻量线程

调度就是由调度器来决定哪段代码占用CPU时间

由系统内核调度的是内核态调度

用户自己写代码实现调度器来调度是用户态调度

非抢占式调度