函数
1.匿名函数
"""
匿名函数就是没有函数名的函数:匿名函数可以看成是类型是function的值,和10,'abc'是同类的数据
注意: 匿名函数本质还是函数,函数中除了声明函数以外其他的都使用
1)语法
lambda 参数列表: 返回值
2)说明
- lambda - 关键字
- 参数列表 - 参数名1,参数名2,...
- : - 固定
- 返回值 - 任何有结果的表达式,它是匿名函数的函数体,相当于普通函数中的return语句
如:lambda x,y: x+y
调用(用一个变量名存储):
fn1 = lambda x,y: x+y
print(fn1(2,3))
- 参数
普通函数中除了用'参数名:类型'的形式来指定参数类型以为,其他的语法匿名函数都支持
10 # int类型的数据
'abc' # str类型的数据
[1,2,3] # list类型的数据
lambda x:x # function类型的数据,一般用做调用
str1 = 'abca'
str2 =str1.replace('a','A')
print(str2)
变量的作用域
1.变量的作用域:变量在程序中能够使用的范围
2.全局变量和局部便令
1)全局变量:没有声明在函数里面或者类里面的变量就是全局变量.
作用域是从声明开始到文件结束的任何位置
2)局部变量:声明在函数中的变量就是局部变量(函数的参数相当于声明在函数中的变量)
作用域是从声明开始到函数结束的任何位置
函数调用过程(内存方面):压栈
当调用函数的时候,系统会自动在内存的栈区间为这个函数开辟一个独立的内纯区域,
用来保存在函数中声明的变量,当函数调用结束后,这个内存会自动释放.
a = 10 # a是全局变量
for x in range(5): # x是全局变量
b = 20 # b是全局变量
pass
def fun2(y): # y是局部变量
z = 100 # z是局部变量
3.global和nonlocal
"""
global和nonlocal函数中的关键字,和return一样只能在函数体中使用
1)global - 在函数中声明一个全局变量
global 变量
变量 = 值
2)nonlocal - 在局部的局部中修改局部变量的值
nonlocal 变量
变量 = 值
# 这里的a是全局变量
a=10
def func3():
# 这里的a是局部变量
a = 20
# 将b定义为全局变量
global b
b = 30
print('函数内部a',a) # 函数内部a 20
print('函数内部b',b) # 函数内部b 30
func3()
print("函数外面a",a) # 函数外面a 10
print("函数外面b",b) # 函数外面b 30
def func4():
a1 = 100
def func5():
nonlocal a1
a1 = 200
print('函数中的函数中的a1',a1)
func5()
print('函数中的a1',a1)
func4()
函数递归
1.声明递归函数
自己调用自己的函数(函数体中调用当前函数)
递归如果产生死循环达到一定程度会报错
注意：
一般循环能做的事情递归都能做
循环能做的一般不要用递归做
递归会在某个点占用大量内存
对cpu的消耗也很高
def func1(n):
if n>3:
n-=1
print(n)
func1(n)
else:
print('2')
# func1(5)
2.怎么写递归函数
第一步:找临界值(循环结束的条件) - 在这儿需要结束函数
第二步:找关系. - 找f(n)和f(n-1)的关系(找当次循环和上次循环的关系)
第三步:假设函数的功能已经实现,根据关系用f(n-1)去实现f(n)的功能
# 用递归实现:1+2+3+4+5+6+...+N
def sum1(n:int):
# 第一步：找临界值
if n == 1:
return 1
# 第二步：sum1（n）和sum（n-1）
# sum1(n) = sum1(n-1)+n
return n + sum1(n-1)
# print(sum1(10))
练习：用递归实现以下功能
def func2(n):
if n == 1:
return '*'+'\n'
return '*'*n + '\n'+ func2(n-1) # 倒打印
# return func2(n-1)+'*'*n + '\n' # 正打印
print(func2(5))
迭代器
1.迭代器(iter)
迭代器宛如一个深不见底的瓶子,看不见里面的数据,只能每次取出看,取出后也放不进去了
迭代器作为容器可以保存多个数据;
数据的来源:1)将其它序列转换成迭代器,2)生成器
1)将其他序列转换成迭代器
iter1 = iter('abc')
print(iter1,type(iter1))
iter2 = iter([12,23,43,54,54])
print(iter2,type(iter2))
2.获取元素
不管用那种方式去获取了元素的值,那么这个元素在迭代器中就不存在了
1)获取单个元素:next(迭代器)/ 迭代器.next() -> 获取迭代器中的第一个元素
2)遍历:同样取完就没有了
for 变量 in 迭代器:
pass
iter3 = iter('hello')
print(next(iter3)) # h,取出就不在放回
print(next(iter3)) # e
print(next(iter3)) # l
print(iter3.__next__()) # l
print(iter3.__next__()) # o,此时已经取完,迭代器为空,再取会报错:StopIteration
生成器
1.什么是生成器
- 生成器就是迭代器中的一种
- 调用一个带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器
如果一个函数中有yield关键字：
a. 调用函数不会执行函数体
b. 函数调用表达式的值不是函数的返回值，而是一个生成器对象
c. yield后边可以跟数据，相当于return；同一个函数可以有多个yield
2.怎么去创建一个生成器
def func1():
print('=====')
yield
return 100
gen1 = func1() #这的gen1就是一个生成器对象
# print('外部：',gen1) # 外部： <generator object func1 at 0x000001A3EF433570>
3.生成器产生数据的原理
1） 一个生成器能够产生多少数据，就看执行完生成器对应的函数的函数体会遇到几次yield；yield后面的值就是生成器能够产生的数据
2） 每次获取生成器中的元素的时候，都是先去执行函数体，直到遇到yield，并且将yield后面的值作为获取元素的结果；
并且保留结束的位置，下次获取下一个值的时候，从上次结束的位置接着执行函数体，知道遇到yield...
如果从开始执行到函数结束到没有遇到yield，就会报StopIteration的错误
注意：return后面的yield是执行不了的，因为函数被终止，遇不到yield
def func2():
print('++++++')
yield
print('--------')
yield 100
gen2 = func2()
print('外部：',next(gen2)) # 打印：++++++ 外部： None
print('外部：',next(gen2)) # 打印：------ 外部： 100
