函数进阶
一，匿名函数
1. 匿名函数 - 没有名字的函数
语法：
函数名 = lambda 形参列表: 返回值
相当于
def 函数名(形参列表):
return 返回值
:匿名函数的本质还是函数；普通函数中的绝大部分内容匿名函数都支持
二，变量作用域
1. 变量作用域 - 变量使用范围
根据变量作用域不同，可以将变量分为两种：全局变量、局部变量
2. 全局变量
定义在函数或者类外面的变量就是全局变量(没有定义在函数里面和类里面的变量就是全局变量);
全局变量的作用域：从定义开始到程序结束
3. 局部变量
定义在函数里面的变量就是局部变量。(形参也是局部变量)
局部变量的作用域：从定义开始到函数结束
4. global关键字
变量能不能使用，看的是使用的时候内存中有没有。
定义全局变量的时候，全局变量保存在全局栈区间，程序结束后才会被自动释放；
局部变量是保存在函数对应临时栈区间中，函数调用结束就会被自动释放。
global是函数体中关键字，可以在函数体中修饰变量，让变量在使用和保存的时候都在全局栈区间中进行。
1）函数中修改全局变量的值
2）直接在函数中定义全局变量
三，高阶函数
1. 函数就是变量
python中定义函数其实就是在定义一个类型是function的变量，函数名就是变量名。
变量能做的事情函数都可以做。
2. 高阶函数 - 实参高阶函数、返回值高阶函数
1）实参高阶函数 - 函数的参数是函数
应该怎么来确定函数的参数是什么？ - 看函数体中这个参数怎么用的
2) 返回值高阶函数 - 函数的返回值是函数
四，常用的实参高阶函数
1. max、min、sorted、sort - 参数key要求是一个函数
max(序列, key=函数) - 按照函数制定的比较规则来获取序列中最大的元素
函数的要求：1）参数 - 有且只有一个参数；这个参数代表前面序列中的每个元素
2）返回值 - 有一个返回值；返回值就是比较对象
注意：如果一个函数的参数是函数，这个参数有两种传值方式：a.普通函数的函数名 b.匿名函数
2. map
1)map(函数, 序列) - 按照函数制定的规则将原序列转换成新的序列列表, 返回值是map对象-本质是序列
函数要求：a.参数：有且只有1个参数；参数代表后面的这个序列中的元素
b.返回值：有一个返回值；返回值就是新序列中的元素
2)map(函数, 序列1, 序列2)
函数要求:a.参数：有且只有2个参数, 分别代码后面两个序列中的元素
b.返回值：有一个返回值；返回值就是新序列中的元素
3)map(函数, 序列1, 序列2, 序列3)
函数要求:a.参数：有且只有3个参数;分别代码后面3个序列中的元素
b.返回值：有一个返回值；返回值就是新序列中的元素
map(函数, 序列1, 序列2, 序列3,...)
3. reduce
注意：reduce在使用之前必须先导入
reduce(函数, 序列, 初始值) - 按照函数制定的规则将序列中所有的元素合并成一个数据
函数的要求：1）参数：有且只有两个参数，第一个参数指向初始值，第二参数代表序列中每个元素
2）返回值：有一个返回值；描述初始值和元素之间的合并方式
作业
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写一个匿名函数，判断指定的年是否是闰年
is_leap_year=lambda year :(year % 4 == 0 and year % 100 != 0 ) or (year %400 == 0) -
写一个函数将一个指定的列表中的元素逆序( 如[1, 2, 3] -> [3, 2, 1])(注意:不要使用列表自带的逆序函数)
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编写一个函数，计算一个整数的各位数的平方和
def quadratic_sum (num:int):
s = 0
for x in str(num):
s += int(x)**2
return s
- 求列表 nums 中绝对值最小的元素
result = min(nums, key=lambda item: item ** 2)
print(result)
-
已经两个列表A和B，用map函数创建一个字典，A中的元素是key，B中的元素是value
A = ['name', 'age', 'sex'] B = ['张三', 18, '女'] 新字典: {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '女'} -
已经三个列表分别表示5个学生的姓名、学科和班号，使用map将这个三个列表拼成一个表示每个学生班级信息的的字典
names = ['小明', '小花', '小红', '老王'] nums = ['1906', '1807', '2001', '2004'] subjects = ['python', 'h5', 'java', 'python'] new_dict = dict(map(lambda key, value1, value2: (key, value2 + value1), names, nums, subjects)) print(new_dict) -
已经一个列表message, 使用reduce计算列表中所有数字的和
message = ['你好', 20, '30', 5, 6.89, 'hello'] from functools import reduce sum_nums = reduce(lambda i, num: i + num if type(num) in (int, float) else i, message, 0) print(sum_nums) -
已经列表points中保存的是每个点的坐标(坐标是用元组表示的，第一个值是x坐标，第二个值是y坐标）
points = [ (10, 20), (0, 100), (20, 30), (-10, 20), (30, -100) ]1）获取列表中y坐标最大的点
2）获取列表中x坐标最小的点
3）获取列表中距离原点最远的点
4）将点按照点到x轴的距离大小从大到小排序
points = [
(10, 20), (0, 100), (20, 30), (-10, 20), (30, -100)
]
# （1）
max_y = max(points, key=lambda item: item[1])
print(max_y)
# （2）
min_x = min(points, key=lambda item: item[0])
print(min_x)
# （3）
max_distance = max(points, key=lambda item: item[0] ** 2 + item[1] ** 2)
print(max_distance)
# （4）
abs_y_list = sorted(points, key=lambda item: item[1] ** 2, reverse=True)
print(abs_y_list)
