python学习笔记十(函数进阶)_def script(nums): scriptname = nums-优快云博客

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python基础:函数进阶

一、匿名函数

1.匿名函数

语法:
函数名 = lambda 参数列表:返回值

相当于:
def 函数名()
return 返回值

注意:
(1)匿名函数只能实现用一句代码就可以完成功能的函数
(2)匿名函数在调用的时候和普通函数没有区别
(3)匿名函数的参数不能使用冒号语法来说明类型

sum1 = lambda num1,num2=10: num1 + num2

print(sum1(10,20))      # 30
print(sum1(num1=100,num2=200))      # 300
print(sum1(5))      # 15

二、作用域

变量作用域 - 指的就是变量能够使用的范围
根据变量作用域的不同将变量分为:全局变量和局部变量

1.全局变量

没有定义在函数里面或者类里面的变量就是全局变量;
全局变量的作用域是从定义开始到程序结束。

# a、b、c都是全局变量
a = 100

for b in range(10):
    print(b)
    c = 20

2.局部变量

定义在函数里面的变量是局部变量(形参也是局部变量):
局部变量的作用域是从定义开始到函数结束。

def func2(x):
    y = 100
    for z in range(10):
        pass

3.函数调用过程(内存的变化)

每次在调用函数的时候,系统会自动在栈区间为这个函数开辟一个临时内存区域,用来存储在函数中定义的局部变量。
当函数调用结束的时候系统会自动释放这块内存。

4.global和nonlocal - 只能在函数体中使用

global - (1)在函数中修改全局变量的值,需要在前面用global对变量进行说明;
(2)在函数中定义一个全局变量,需要在前面用global对变量进行说明。
global 变量名

(了解)nonlocal - 如果需要在局部变量的局部修改一个局部变量的值,就需要使用nonlocal进行说明

m = 100
n = 100
def func3():
    # 这儿不会修改全局变量m的值,而是重新定义一个新的局部变量m
    m = 200

    global n
    n = 200

    print(f'm:{m}')
    # 在函数中可以使用全局变量
    print(f'n:{n}')
    global x
    x = 'abc'

func3()
print(f'm:{m}')
print(f'n:{n}')
print(f'x:{x}')

三、函数就是变量

1.重要结论

python中定义函数就是定义类型是function的变量,函数名就是变量名

func1 = lambda x: x*2
print(type(func1))      # <class 'function'>

相等于:

del func1(x):
    return x*2

def func2():
    print('函数')

a = 0
print(type(a))      # <class 'int'>
print(type(func2))      # <class 'function'>

四、常用实参高阶函数

1.常用实参高阶函数

max、min、sorted/sort
map
reduce

(1)max、min、sorted

max(序列,key=函数)
函数要求:a.有且只有一个参数(这个参数指向的是前面序列中的每个元素)
b.有一个返回值(返回值就是比较对象)

"""a.求nums中个位最大的元素:89"""
nums = [89,78,90,23,67,81]
# 方法一:
"""
def temp(item):
    return item % 10
print(max(nums,key=temp))
"""

# 方法二:
print(max(nums,key=lambda item: item % 10))

(1)map

(1)map(函数,序列) - 将序列中所有元素按照指定规则进行变换产生一个新的序列
函数要求:a.有一个参数(指向序列中元素)
b.需要一个返回值(新序列中的元素,描述清楚新序列元素和原序列元素的关系)

"""
[23,45,78,91,56] -> ['23','45','78','91','56'] 
[23,45,78,91,56] -> [3,5,8,1,6] 
"""
nums = [23,45,78,91,56]
print(list(map(lambda item: str(item),nums)))
print(list(map(lambda item: item % 10,nums)))

(2)map(函数,序列1,序列2)
函数要求:a.有两个参数,第一个参数指向序列1中的元素,第二个参数指向序列2中的元素
b.需要一个返回值(新序列中的元素,描述清楚新序列元素和原序列元素的关系)

函数后面可以有N个序列,要求这N个序列中元素个数必须一致;有多少个序列,函数就需要多少个参数。

nums1 = [1,2,3,4,5]
nums2 = [6,7,8,9,1]
"""
[16, 27, 38, 49, 51]
"""
result = map(lambda i1,i2: i1 * 10 + i2, nums1, nums2)
print(list(result))

(2)reduce

reduce(函数,序列,初始值)
函数:a.有且只有两个参数
第一个参数:第一次指向初始值,第二次开始指向上一次的运算结果(可以直接看成是初始值)
第二个参数:指向序列中的每个元素
b.返回值:描述合并规则(用初始值和元素来描述)

"""
[1,2,3,4,5] -> 15(1+2+3+4+5)    初始值0
[1,2,3,4,5] -> 120(1*2*3*4*5)   初始值1
[1,2,3,4,5] -> '12345'   初始值''
"""
from functools import reduce

nums = [1,2,3,4,5]
result = reduce(lambda x,y:x+y,nums,0)
print(result)

result = reduce(lambda x,y:x*y,nums,1)
print(result)

result = reduce(lambda x,y:x+str(y),nums,'')
print(result)

作业练习:

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)
]
```
以下问题使用实参高阶函数来解决

1）获取列表中y坐标最大的点
```
result = max(points,key=lambda item: item[1])
print(result)
```
2）获取列表中x坐标最小的点
```
result = min(points,key=lambda item: item[0])
print(result)
```
3）获取列表中距离原点最远的点
```
result = max(points,key=lambda item: item[0]**2 + item[1]**2)
print(result)
```
4）将点按照点到x轴的距离大小从大到小排序
```
result = sorted(points,key=lambda item: item[1]**2)
print(result)
```

求列表 nums 中绝对值最大的元素

nums = [1,5,6,-3,-1,-9]
result = max(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'}

A = ['name', 'age', 'sex']
B = ['张三', 18, '女']
result = map(lambda i1,i2: (i1, i2), A, B)
print(dict(result))

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']
结果：{'小明': 'python1906', '小花': 'h51807', '小红': 'java2001', '老王': 'python2004'}

names = ['小明', '小花', '小红', '老王']
nums = ['1906', '1807', '2001', '2004']
subjects = ['python', 'h5', 'java', 'python']
result = map(lambda i1,i2,i3: (i1,i3 + i2),names,nums,subjects)
print(dict(result))

已经一个列表message, 使用reduce计算列表中所有数字的和（用采用列表推导式和不采用列表推导式两种方法做）

message = ['你好', 20, '30', 5, 6.89, 'hello']
结果：31.89

from functools import reduce
message = ['你好', 20, '30', 5, 6.89, 'hello']
result = reduce(lambda x,y:x+(y if type(y) == int or type(y) == float else 0),message,0)
print(result)

已知一个字典列表中保存的是每个学生各科的成绩，

1）计算并添加每个学生的平均分

2）按照平均分从高到低排序

studens = [
  {'name': 'stu1', 'math': 97, 'English': 67, 'Chinese': 80},
  {'name': 'stu2', 'math': 56, 'English': 84, 'Chinese': 74},
  {'name': 'stu3', 'math': 92, 'English': 83, 'Chinese': 78},
  {'name': 'stu4', 'math': 62, 'English': 90, 'Chinese': 88}
]

# 计算平均分
studens = [
  {'name': 'stu1', 'math': 97, 'English': 67, 'Chinese': 80, 'avg':81},
  {'name': 'stu2', 'math': 56, 'English': 84, 'Chinese': 74, 'avg':71},
  {'name': 'stu3', 'math': 92, 'English': 83, 'Chinese': 78, 'avg':87},
  {'name': 'stu4', 'math': 62, 'English': 90, 'Chinese': 88, 'avg':80}
]

# 按照平均分从高到低排序
...

 def temp(x):
     x['avg'] = (x['math'] + x['English'] + x['Chinese']) / 3
     return x
 new_students = list(map(temp,studens))
 print(new_students)
 
 
 new_students.sort(key=lambda x:x['avg'],reverse=True)
 print(new_students)