函数就是一种特殊的类型。声明函数的时候，其实就是声明一个类型为function的变量，所以变量能做的事情，函数都能做。
一、回调函数
1、函数作为函数的参数
ef clean_floor(time):
print('%s,做地板清洁服务'%time)
print('收费100')
return 100
def clean_kitchen(time):
print('%s,做厨房清洁服务'%time)
print('收费200')
return 200
def call_service(time:str,service):
service(time)
#将函数作为参数，传给其他函数
call_service('上午十点',clean_floor)
call_service('下午五点',clean_kitchen)
结果：
上午十点,做地板清洁服务
收费100
下午五点,做厨房清洁服务
收费200
2、函数作为函数的返回值
def operation(operator:str):
if operator == '+':
def my_sum(*nums):
sum = 0
for num in nums:
sum += num
print(sum)
elif operator == '*':
def my_sum(*nums):
sum1 = 1
for num in nums:
sum1 *= num
print(sum1)
#将函数返回
return my_sum #返回内部函数作为外部函数的返回值
operation('+')(1,2)
operation('*')(2,3,4)
结果：
3
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二、生成器和迭代器
生成器就是来生成迭代器，可以把迭代器看成一个容器，类似列表。
生成式--产生一个迭代器的表达式（下面等号右边的式子）
通过将生成式产生的迭代器转换成了一个列表
a = (x for x in range(10))
说明：把等号右边全部保存给 a ，每次调用next（a）取一个值，并且保存已经调用的位置，下次调用next（a）时继续调用后面的值。
生成器和迭代器都是通过 next（）来获取里面的数据。不管通过什么方式取出数据，取出数据的位置不会返回。
print(next(a))
1、把生成式的结果转换成一个列表（[生成式]）：
a = [x for x in range(10)]
print(a)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2、把生成式的结果转换成一个字典：
条件：生成式生成的结果是一个元组，并且元组的元素个数必须是 2
dict1 = dict((x,x*2) for x in range(10))
print(dict1)
{0: 0, 1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10, 6: 12, 7: 14, 8: 16, 9: 18}
#用生成式交换字典key和value
dict1 = dict((value,key) for key,value in {'a':1,'b':2}.items())
print(dict1)
{1: 'a', 2: 'b'}
三、生成器
yield 关键字
只要函数中有 yield 关键字，不管执行yield语句与否，这个函数都会变成一个生成器。
a、有 yield 的函数，在调用函数的时候不再是获取返回值，而是产生一个生成器对象，生成器对象中保留的是函数体。
b、当通过 next 获取生成器中的数据的时候，才会去执行函数体，执行到 yield 为止，并且将 yiled 后面的结果作为生成的数据返回，同时记录结束的位置，下次再调用 next 的时候，从上次结束的位置接着往后执行。
练习：写一个生成器，可以产生一个斐波那契数列
# 练习：
def fib():
yield 1
yield 1
x = 1
y = 1
while True:
x,y = x+y,x
yield x
n = fib() #必须保存一下，不然直接next会产生多个生成器，每次取第一个值，结果全为 1
print(next(n),end=' ')
print(next(n),end=' ')
print(next(n),end=' ')
print(next(n),end=' ')
print(next(n),end=' ')
print(next(n),end=' ')
结果：
1 1 2 3 5 8
四、迭代器 -- iter
生成器和生成式产生的对象就是迭代器。
将列表转换成迭代器对象
iter1 = iter([1, 2, 3, 4])
print(iter1)
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
1
2
3
利用 iter 把其他类型转换成迭代器，取出时候都是用 next 取出，和生成器一样，只是产生方式不同。
