python 第十三章内置函数二+重要函数+闭包

骑猪看日落 2021-11-22 04:50 183阅读 0赞

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内置函数

# abs绝对值，返回的都是正数 print(abs(-11)) # 输出 11 # 列表元素转成绝对值，再以列表输出 print([abs(i)for i in [-1,-2,-3]]) # 输出[1, 2, 3] lst = [-1,-2,-3] print([abs(i) for i in lst]) # enumerate枚举，用于标序号 # enumerate("可迭代对象","序号的起始值")# 默认的起始值是0 # 例如将列表元素转成元组 print([i for i in enumerate([1,2,3,4],10)]) # 输出[(10, 1), (11, 2), (12, 3), (13, 4)] lst = [1,2,3,4] print([i for i in enumerate(lst,10)]) lst = [1,2,3,4] new_lst = [] for i in enumerate(lst,10): new_lst.append(i) print(new_lst) # 求最大值，后跟可迭代对象 print(max(1,2,3,4,5)) print(max("1,2,3,4,5")) print(max([1,2,3,4,5])) # 输出5 # 求最小值 print(min(1,2,3,4,5)) print(min("1,2,3,4,5")) print(min([1,2,3,4,5])) # 输出1 # 求和 print(sum((1,2,3))) print(sum([1,2,3])) # 输出6 print(sum([1,2,3],5)) # 输出11 # 范围 g = range(0,10) # python3中是可迭代对象 g.__iter__() range(0,10) # python2获取的是一个列表 #xrange(0,10) # 获取的是一个可迭代对象 #sep,end多个元素的连接符 # \t 是换行，\n 是空格 print(sep="",end="\n") print(1,2,3,sep="") print(1,end="\n") print(2,end=" ") print(3) # 输出 # 1 2 3 # 1 # 2 3 print(12345,file=open("t1.txt","w",encoding="utf-8")) # 求长度 lst = [1,2,3,5] print(len(lst)) # 输出 4 # list转元素 print(list("alex")) # 输出 ['a', 'l', 'e', 'x'] # 转元组 list() # 查看当前函数的方法 list()# 是函数 print(dir(list)) # 将只有两个元素的元组转成字典 print(dict(((1,2),(2,3),(3,4)))) # 输出 {1: 2, 2: 3, 3: 4} # 给字典赋值 print(dict(key=1,a="alex")) # 输出{'key': 1, 'a': 'alex'} # 强转 str() # zip拉链，按照最少的进行合并按照索引拉 lst1 = [1,2,3,4,5] lst2 = ['a',"b","c","d","f","e"] print(list(zip(lst1,lst2))) # 输出 [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'f')] lst1 = [1,2,3,4,5] lst2 = ['a',"b","c","d","f","e"] print(dict(list(zip(lst1,lst2))))# 面试题 # 输出{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'f'} lst1 = {"k":"a","k2":"b"} lst2 = [1,2,3,4,5] lst3 = [] list(zip(lst1,lst2))

### 重要函数 ###

def func(): print(123) return "您好" func() # 输出 123 def func(a,b): return a+b print(func(1,2)) # 输出 3 # lambda 匿名函数--定义函数 函数名叫lambda # x,y 形参 # :x+y 返回值，只能返回一个数据类型 f = lambda x,y:x+y print(f(1,2)) # 输出 3 f = lambda x,y:(x,y) print(f(1,2)) # 输出元组 (1,2) # 一行定义一行调用 def func(): return 1 print(func()) print((lambda x:x)(2)) # 输出 2 # 面试题 lst = [lambda i:i*i for i in range(10)] print(lst[2](2)) # 结构 lst = [] for i in range(10): def func(i): return i*i lst.append(func) print(lst[2](2)) # 输出9 # 10个函数地址 lst = [lambda i:i*i for i in range(10)] print(lst[2](2)) # 输出4 # 冒号前没有形参不会报错 lst = [lambda :i*i for i in range(10)] print(lst[2]()) # 输出 81 # list的底层是for for i in range(10): pass print(i) lst = [] for i in range(10): def func(): return i*i lst.append(func) print(lst[2]()) # 输出81 # 一行函数 # 形参可以不写 # 返回值必须写，返回值只能返回一个数据类型 # 返回值可以写None lst = list((lambda i:i*i for i in range(5))) print(lst[1](4)) # 输出16 lst = [x for x in (lambda :i**i for i in range(5))] print(lst[2]()) # 输出256 lst1 = [] def func(): for i in range(5): def foo(): return i**i yield foo for x in func(): lst1.append(x) print(lst1[2]()) # 输出256 # 内置函数（重要） print(format(13,">20")) # 右对齐 print(format(13,"<20")) # 左对齐 print(format(13,"^20")) # 居中 # 二进制十进制八进制十六进制 print(format(13,"08b")) # 2 print(format(13,"08d")) # 10 print(format(13,"080")) # 8 print(format(13,"08x")) #16 # 转成二进制 print(bin(13)) # 输出0b1101 # 过滤filter() # func就是自己定义一个过滤条件,lst要迭代的对象 lst = [1,2,3,4,5,6] def func(s): return s>3 print(list(filter(func,lst))) # 输出 [4,5,6] # 不加list拿到的是内存地址 lst = [1,2,3,4,5,6] def func(s): return s>3 print(filter(func,lst)) # 输出 迭代器内存地址 #<filter object at 0x10087acc0> # filter+lambda 组合最容易考到 lst = [1,2,3,4,5,6,7] print(list(filter(lambda x:x % 2 == 1,lst))) # 输出 [1,3,5,7] # map() 对象映射 lst = [1,2,3,4,5,6,7] print(list(map(lambda x:x*x,lst))) # 对可迭代对象中每个元素进行加工 # 输出[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] # reversed反转，反可变的数据类型 lst = [1,2,3,4,5,6,7] lst.reverse() print(lst)# 在源数据空间进行修改 # 输出[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] lst1 = list(reversed(lst)) # 在重新开辟的空间进行修改 print(lst) print(lst1) # 输出 # [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 反转后内存地址不一样 # sorted 源数据不改变 lst = [1,112,64,55,] print(sorted(lst)) # 升序 print(lst) lst = [1,112,64,55,] print(sorted(lst,reverse=True)) # 降序 dict(key=1,key1=2) print(dict([(1,2),(2,3)])) dic = {"key":1,"kye1":2,"key3":3} print(sorted(dic,key=lambda x:dic[x],reverse=True)) # key是指定排序规则 print(max([1,2,-3,4],key=abs))# key指定查找最大值的规则 #reduce 累计算 from functools import reduce print(reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3,4]))

### 闭包 ###

def func(): a = 1 def f1(): def foo(): print(a) return foo return f1 ret = func() a = ret() a() # 相当于func()()() # 1、在嵌套函数中，使用非全局变量且不是本层变量 # 2、闭包函数体不会消失 # 闭包的作用： # 1、作用保证数据的纯洁度和干净度（安全性） # 2、装饰器的本质 # 了解： # 判断是否是闭包 print(ret.__closure__) # 拿到闭包的ID # 当前空间是否有变量： print(ret.__code__.co_freevars)# 获取的是自由变量 print(ret.__code__.co_varnames)# 获取的是局部变量 # 1、在嵌套函数中，使用非全局变量且不是本层变量 avg_lst = [] def func(pirce): avg_lst.append(pirce) avg = sum(avg_lst) / len(avg_lst) return avg print(func(150000)) print(func(160000)) print(func(170000)) print(func(150000)) avg_lst.append(18888888) # 输出 # 150000.0 # 155000.0 # 160000.0 # 157500.0 def func(pirce): avg_lst = [] avg_lst.append(pirce) avg = sum(avg_lst) / len(avg_lst) return avg print(func(150000)) print(func(160000)) print(func(170000)) print(func(150000)) # 输出 # 150000.0 # 160000.0 # 170000.0 # 150000.0 def func(): avg_lst = [] # 自由变量 def foo(pirce): avg_lst.append(pirce) avg = sum(avg_lst) / len(avg_lst) return avg return foo ret = func() print(ret(150000)) print(ret(160000)) print(ret(170000)) print(ret(150000)) print(ret(180000)) print(ret.__closure__) # (<cell at 0x0000018E93148588: list object at 0x0000018E931D9B08>,) # 输出 # 150000.0 # 155000.0 # 160000.0 # 157500.0 # 162000.0 # (<cell at 0x102e599d8: list object at 0x102d7ef88>,)

### 今日总结 ###

# 1、内置函数二 # 1.1匿名函数lambda # lambda 形参：返回值 - lambda x:x # 形参可以不写，返回值必须写，返回值只能是一个数据类型 # 匿名函数的名字叫做 lambda # 1.2 abs() # 1.3 filter("函数","可迭代对象")写函数的时候可以指定过滤条件 # 1.4 map("函数","可迭代对象") 写函数的时候可以指定对元素的操作 # 1.5 zip("可迭代对象","可迭代对象") 返回的是一个内存地址 # 1.5 list(zip("可迭代对象","可迭代对象")) 返回的是[(1，2),(2,3)] # 1.6 sorted("可迭代对象",key="函数名",reverse=True)key是指定排序的规则，默认是升序，写了re就是降序 # 1.7 reversed("可迭代对象") 对可迭代对象进行翻转(不改变源数据) # 1.8 max("可迭代对象",key=abs) 找最大 # 1.9 mix("可迭代对象",key=abs) 找最小 # 1.10 sum("int,list,tuple,set") 求和 # 1.11 reduce("函数","可迭代对象") 指定累计算 # 1.12 enumerate()枚举 # 1.12 format() # 08b - 2进制 # 08d - 10进制 # 080 - 8进制 # 08x - 16进制 # # 高阶函数 可以指定key的是指定函数 # # # 2、闭包 # 闭包：嵌套函数内，使用非全局变量就是闭包 # 闭包作用：保证数据的安全性，装饰器使用 # def func(): # a =1 # def foo(): # print(a) # return foo # func()() #

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