函数的进阶学习

函数的进阶学习

一、匿名函数的相关知识

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（参数列表）
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: num1 + num2
print(sum1(78, 5))

remix = lambda str1, old_str, new_str: new_str.join(str1.split(old_str))
print(remix('how are you? and you?', 'you', 'me'))

二、函数的作用域

1、作用域定义

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用定义开始到程序结束。

a = 100

for b in range(10):
    print(b)
    c = 20
    print(f'循环里面使用a:{a}')

print(f'循环外面使用b和c:{b},{c}')

（2）局部变量

**定义：**定义在函数里的变量是局部变量（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

**注意：**定义在类里的变量是属性，不是变量

def fuc2(aa:int,bb:int):
    print(aa,bb)

print(aa,bb)	# 报错，无法使用变量aa和bb

2、函数调用过程（内存的变化）

每次调用函数的时候，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，函数结束时销毁该临时内存区域。

3、global和nonlocal

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

glabal

（1）在函数中修改全局变量的值

没有使用glabal函数：

m = 100


def fuc3():
    m = 200
    print(f"函数中m:{m}")


fuc3()
print(f"函数外m:{m}")
'''
输出结果：
函数中m:200
函数外m:100
'''

使用glabal函数：

m = 100


def fuc3():
    global m
    m = 200
    print(f"函数中m:{m}")


fuc3()
print(f"函数外m:{m}")

（2）在函数中定义一个全局变量

没有使用global

def fuc6():
    t = 52
    print(f"函数中t的值：{t}")

print(f"函数外t的值：{t}")
# 报错

使用global

def fuc6():
    global t
    t = 52
    print(f"函数中t的值：{t}")


fuc6()
print(f"函数外t的值：{t}")
'''
输出结果：
函数中t的值：52
函数外t的值：52
'''

nonlocal

如果需要在局部的局部修改 一个局部变量的值，就需要使用nonlocal进行说明

def fuc4():
    xy = 200

    def fuc5():
        nonlocal xy
        xy = 80
        print(f"xy在函数内的值:{xy}")

    fuc5()
    print(f"xy在函数外的值:{xy}")


fuc4()

三、函数就是变量

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

1. 变量作为函数的参数

def func3(x):
    print(f'x:{x}')


def func4():
    print('函数4')


func3(199)

num = 200
func3(num)

func3(func4)

四、常用的实参高阶函数

1.常用实参高阶函数

max min sorted/sort
map
reduce

max min sorted/sort

函数（序列，key=函数名）

"""c.获取年龄最大的学生信息；获取成绩最低的学生信息"""
students = [
    {'name': '小明', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': '老王', 'age': 28, 'score': 67},
    {'name': '张三', 'age': 22, 'score': 83},
    {'name': '李四', 'age': 25, 'score': 57}
]
print(f"年龄最大的学生的信息{max(students, key=lambda item: item['age'])}")
print(f"成绩最低的学生的信息{min(students, key=lambda item: item['score'])}")

map

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）

list1 = [23, 45, 78, 91, 56]
print(list1)
print(list(map(lambda item: str(item), list1)))
# ['23', '45', '78', '91', '56']

map(函数,序列1,序列2,序列3,序列4,…)
**函数要求：**a. 有多个参数，分别指向对应序列中的元素
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]

print(list(map(lambda item1, item2: item1 * 10 + item2, nums1, nums2)))
[16, 27, 38, 49, 51]

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] -> 15(12345) 初始值1
[1,2,3,4,5] -> ‘12345’ 初始值’’

students = [
    {'name': '小明', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': '老王', 'age': 28, 'score': 67},
    {'name': '张三', 'age': 22, 'score': 83},
    {'name': '李四', 'age': 25, 'score': 57}
]
print(reduce(lambda x, y: x + y['name'], students, ''))# 小明老王张三李四

print(reduce(lambda x, y: x + [y['name']], students, []))# ['小明', '老王', '张三', '李四']