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) # 110
def 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+a2
def func(data):
return data.replace("苍老师","***")
func= lambda data: data.replace("苍老师","***")
def func(data):
name_list = data.replace(".")
return name_list[-1]
func = lambda data: data.replace(".")[-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，这个函数就是生产生成器函数。
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。 -
假设让你从某个数据源中获取300w条数据（后期学习操作MySQL 或 Redis等数据源再操作，了解思想即可）。
所以，当以后需要我们在内存中创建很多数据时，可以想着用基于生成器来实现一点一点生成（用一点生产一点），以节省内存的开销。
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 = "武沛齐" # 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
-
print
-
input
-
open
-
type，获取数据类型
v1 = "123" if type(v1) == str: pass else: pass -
range
range(10) -
enumerate
v1 = ["武沛齐", "alex", 'root'] for num, value in enumerate(v1, 1): print(num, value) -
id
-
hash
v1 = hash("武沛齐") -
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) """ (11, 55, 10) (22, 66, 20) (33, 77, 30) (44, 88, 40) """ -
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)) # True print(callable(v3)) # True -
sorted，排序
v1 = sorted([11,22,33,44,55])info = { "wupeiqi": { '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)
练习题
-
去除列表中每个元素的
.mp4后缀。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 = [] for item in data_list: result.append(item.rsplit('.',1)[0]) result = [ item.rsplit('.',1)[0] for item in data_list] -
将字典中的元素按照
键-值格式化，并最终使用;连接起来。info = { "name":"武沛齐", "email":"xxx@live.com", "gender":"男", } data_list = [] for k,v in info.items(): temp = "{}-{}".format(k,v) data_list.append(temp) result= ";".join(data_list) result = ";".join( [ "{}-{}".format(k,v) for k,v in info.items()] ) -
将字典按照键从小到大排序，然后在按照如下格式拼接起来。（微信支付API内部处理需求）
info = { 'sign_type': "MD5", 'out_refund_no': "12323", 'appid': 'wx55cca0b94f723dc7', 'mch_id': '1526049051', 'out_trade_no': "ffff", 'nonce_str': "sdfdffd", 'total_fee': 9901, 'refund_fee': 10000 } data = "&".join(["{}={}".format(key, value) for key, value in sorted(info.items(), key=lambda x: x[0])]) print(data) -
看代码写结果
def func(): print(123) data_list = [func for i in range(10)] print(data_list) # [<function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>, <function func at 0x000002269F4D1D30>] -
看代码写结果
def func(num): return num + 100 data_list = [func(i) for i in range(10)] print(data_list) # [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109] -
看代码写结果（执行出错，通过他可以让你更好的理解执行过程）
def func(x): return x + i data_list = [func for i in range(10)] val = data_list[0](100) print(val) # 报错，i未定义 -
看代码写结果（新浪微博面试题）
data_list = [lambda x: x + i for i in range(10)] # [函数,函数,函数] i=9 v1 = data_list[0](100) v2 = data_list[3](100) print(v1, v2) # 109 109
小高级
-
推导式支持嵌套
data = [ i for i in range(10)]data = [ (i,j) for j in range(5) for i in range(10)] data = [] for j in range(5): for i in range(10): data.append((i, j)) data = [ [i, j] for j in range(5) for i in range(10)]# 一副扑克牌 poker_list = [ (color,num) for num in range(1,14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"]] poker_list = [ [color, num] for num in range(1, 14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"]] print(poker_list) -
烧脑面试题
def num(): return [lambda x: i * x for i in range(4)] # 1. num()并获取返回值 [函数,函数,函数,函数] i=3 # 2. for循环返回值 # 3. 返回值的每个元素(2) result = [m(2) for m in num()] print(result) # [6,6,6,6]def num(): return (lambda x: i * x for i in range(4)) # 1. num()并获取返回值 生成器对象 # 2. for循环返回值 # 3. 返回值的每个元素(2) result = [m(2) for m in num()] # [0,2,4,6 ] print(result)
总结
- 匿名函数，基于lambda表达式实现一行创建一个函数。一般用于编写简单的函数。
- 三元运算，用一行代码实现处理简单的条件判断和赋值。
- 生成器，函数中如果yield关键字
- 生成器函数
- 生成器对象
- 执行生成器函数中的代码
- next
- for（常用）
- send
- 内置函数（36个）
- 推导式
- 常规操作
- 小高级操作
作业
-
看代码写结果
v = [lambda: x for x in range(10)] print(v) # [<function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A733E23280>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7449C63A0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7449C6550>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5940>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D59D0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5A60>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5AF0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5B80>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5C10>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A7452D5CA0>] print(v[0]) # <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001A733E23280> print(v[0]()) # 9 -
看代码写结果
v = [i for i in range(10,0,-1) if i > 5] print(v) # [10, 9, 8, 7, 6] -
看代码写结果
data = [lambda x:x*i for i in range(10)] print(data) # [<function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029708933280>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x00000297195063A0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719506550>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15940>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E159D0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15A60>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15AF0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15B80>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15C10>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000029719E15CA0>] print(data[0](2)) # 18 print(data[0](2) == data[8](2)) # True -
请用列表推导式实现，踢出列表中的字符串，最终生成一个新的列表保存。
data_list = [11,22,33,"alex",455,'eirc'] new_data_list = [i for i in data_list if type(i) == int] # 请在[]中补充代码实现。 # 提示：可以用type判断类型 -
请用列表推导式实现，对data_list中的每个元素判断，如果是字符串类型，则计算长度作为元素放在新列表的元素中；如果是整型，则让其值+100 作为元素放在新的列表的元素中。
data_list = [11,22,33,"alex",455,'eirc'] new_data_list = [x + 100 if type(x) == int else len(x) for x in data_list] # 请在[]中补充代码实现。 # 提示：可以基于三元运算实现 -
请使用字典推导式实现，将如果列表构造成指定格式字典.
data_list = [ (1,'alex',19), (2,'老男',84), (3,'老女',73) ] # 请使用推导式将data_list构造生如下格式： info_dict = {item[0]: item for item in data_list} """ info_dict = { 1:(1,'alex',19), 2:(2,'老男',84), 3:(3,'老女',73) } """ -
有4个人玩扑克牌比大小，请对比字典中每个人的牌的大小，并输入优胜者的姓名（值大的胜利，不必考虑A）。
player = { "武沛齐":["红桃",10], "alex":["红桃",8], 'eric':["黑桃",3], 'killy':["梅花",12], }data = sorted(player.items(), key=lambda x: x[1][1]) print(data[-1][0]) -
请编写一个生成器函数实现生成n个斐波那契数列的值。
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什么是斐波那契数列？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-844148.html
前两个数相加的结果，就是下一个数。 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 ... -
代码结构示例，请在此基础上补充代码实现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-844148.html
def fib(max_count): first = 1 second = 0 count = 0 while count < max_count: next_value = first + second first = second second = next_value yield next_value count += 1 count = input("请输入要生成斐波那契数列的个数：") count = int(count) fib_generator = fib(count) for num in fib_generator: print(num)
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到了这里，关于day10-内置函数和推导式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
