2-5 匿名函数、生成器、内置函数、推导式
概要：
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匿名函数
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生成器
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内置函数
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推导式
1. 匿名函数
传统的函数的定义包括了：函数名 + 函数体。
def send_email():
pass
# 1. 执行
send_email()
# 2. 当做列表元素
data_list = [send_email, send_email, send_email ]
# 3. 当做参数传递
other_function(send_email)
匿名函数，则是基于lambda表达式实现定义一个可以没有名字的函数，例如：
data_list = [ lambda x:x+100, lambda x:x+110, lambda x:x+120 ]
print( data_list[0] )
f1 = lambda x:x+100
res = f1(100)
print(res)
基于Lambda定义的函数格式为：lambda 参数:函数体
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参数，支持任意参数。
lambda x: 函数体 lambda x1,x2: 函数体 lambda *args, **kwargs: 函数体![]()
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函数体，只能支持单行的代码。
def xxx(x): return x + 100 lambda x: x + 100![]()
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返回值，默认将函数体单行代码执行的结果返回给函数的执行这。
func = lambda x: x + 100 v1 = func(10) print(v1) # 110![]()
def func(a1,a2):
return a1 + a2 + 100
foo = lambda a1,a2: a1 + a2 + 100匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。
扩展：三元运算
简单的函数，可以基于lambda表达式实现。
简单的条件语句，可以基于三元运算实现，例如：
num = input("请写入内容")
if "苍师" in num:
data = "臭不要脸"
else:
data = "正经人"
print(data)
num = input("请写入内容")
data = "臭不要脸" if "苍师" in num else "正经人"
print(data)
# 结果 = 条件成立时 if 条件 else 不成立lambda表达式和三元运算没有任何关系，属于两个独立的知识点。
掌握三元运算之后，以后再编写匿名函数时，就可以处理再稍微复杂点的情况了，例如：
func = lambda x: "大了" if x > 66 else "小了"
v1 = func(1)
print(v1) # "小了"
v2 = func(100)
print(v2) # "大了"
2. 生成器
生成器是由函数+yield关键字创造出来的写法，在特定情况下，用他可以帮助我们节省内存。
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生成器函数，但函数中有yield存在时，这个函数就是生产生成器函数。
def func(): print(111) yield 1 def func(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 print(444)![]()
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生成器对象，执行生成器函数时，会返回一个生成器对象。
def func(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 print(444) data = func()![]()
# 执行生成器函数func，返回的生成器对象。 # 注意：执行生成器函数时，函数内部代码不会执行。 def func(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 print(444) data = func() v1 = next(data) print(v1) v2 = next(data) print(v2) v3 = next(data) print(v3) v4 = next(data) print(v4) # 结束或中途遇到return，程序爆：StopIteration 错误 data = func() for item in data: print(item)![]()
生成器的特点是，记录在函数中的执行位置，下次执行next时，会从上一次的位置基础上再继续向下执行。
应用场景
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假设要让你生成 300w个随机的4位数，并打印出来。
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在内存中一次性创建300w个
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动态创建，用一个创建一个。
import random def gen_random_num(max_count): counter = 0 while counter < max_count: yield random.randint(1000, 9999) counter += 1 data_list = gen_random_num(3000000) # 再使用时，去 data_list 中获取即可。 -
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假设让你从某个数据源中获取300w条数据（后期学习操作MySQL 或 Redis等数据源再操作，了解思想即可）。
所以，当以后需要我们在内存中创建很多数据时，可以想着用基于生成器来实现一点一点生成（用一点生产一点），以节省内存的开销。
扩展
def func():
print(111)
v1 = yield 1
print(v1)
print(222)
v2 = yield 2
print(v2)
print(333)
v3 = yield 3
print(v3)
print(444)
data = func()
n1 = data.send(None)
print(n1)
n2 = data.send(666)
print(n2)
n3 = data.send(777)
print(n3)
n4 = data.send(888)
print(n4)
3.内置函数
Python内部为我们提供了很多方便的内置函数，在此整理出来36个给大家。
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第1组（5个）
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abs，绝对值
v = abs(-10) -
pow，指数
v1 = pow(2,5) # 2的5次方 2**5 print(v1) -
sum，求和
v1 = sum([-11, 22, 33, 44, 55]) # 可以被迭代-for循环 print(v1) -
divmod，求商和余数
v1, v2 = divmod(9, 2) print(v1, v2) -
round，小数点后n位（四舍五入）
v1 = round(4.11786, 2) print(v1) # 4.12
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第2组：（4个）
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min，最小值
v1 = min(11, 2, 3, 4, 5, 56) print(v1) # 2v2 = min([11, 22, 33, 44, 55]) # 迭代的类型（for循环） print(v2)v3 = min([-11, 2, 33, 44, 55], key=lambda x: abs(x)) print(v3) # 2 -
max，最大值
v1 = max(11, 2, 3, 4, 5, 56) print(v1) v2 = max([11, 22, 33, 44, 55]) print(v2)v3 = max([-11, 22, 33, 44, 55], key=lambda x: x * 10) print(v3) # 55 -
all，是否全部为True
v1 = all( [11,22,44,""] ) # False -
any，是否存在True
v2 = any([11,22,44,""]) # True
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第3组（3个）
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bin，十进制转二进制
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oct，十进制转八进制
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hex，十进制转十六进制
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第4组（2个）
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ord，获取字符对应的unicode码点（十进制）
v1 = ord("武") print(v1, hex(v1)) -
chr，根据码点（十进制）获取对应字符
v1 = chr(27494) print(v1)
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第5组（9个）
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int
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foat
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str，unicode编码
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bytes，utf-8、gbk编码
v1 = "ayden" # str类型 v2 = v1.encode('utf-8') # bytes类型 v3 = bytes(v1,encoding="utf-8") # bytes类型 -
bool
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list
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dict
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tuple
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set
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第6组（13个）
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len
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print
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input
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open
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type，获取数据类型
v1 = "123" if type(v1) == str: pass else: pass -
range
range(10) -
enumerate
v1 = ["ayden", "alex", 'root'] for num, value in enumerate(v1, 1): print(num, value) -
id
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hash
v1 = hash("ayden") -
help，帮助信息
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pycharm，不用
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终端，使用
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zip
v1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66] v2 = [55, 66, 77, 88] v3 = [10, 20, 30, 40, 50] result = zip(v1, v2, v3) for item in result: print(item) -
callable，是否可执行，后面是否可以加括号。
v1 = "ayden" v2 = lambda x: x def v3(): pass print( callable(v1) ) # False print(callable(v2)) print(callable(v3)) -
sorted，排序
v1 = sorted([11,22,33,44,55])info = { "wupeiqi": { 'id': 10, 'age': 119 }, "root": { 'id': 20, 'age': 29 }, "seven": { 'id': 9, 'age': 9 }, "admin": { 'id': 11, 'age': 139 }, } result = sorted(info.items(), key=lambda x: x[1]['id']) print(result)
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4.推导式
推导式是Python中提供了一个非常方便的功能，可以让我们通过一行代码实现创建list、dict、tuple、set 的同时初始化一些值。
请创建一个列表，并在列表中初始化：0、1、2、3、4、5、6、7、8、9...299 整数元素。
data = []
for i in range(300):
data.append(i)-
列表
num_list = [ i for i in range(10)] num_list = [ [i,i] for i in range(10)] num_list = [ [i,i] for i in range(10) if i > 6 ]![]()
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集合
num_set = { i for i in range(10)} num_set = { (i,i,i) for i in range(10)} num_set = { (i,i,i) for i in range(10) if i>3}![]()
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字典
num_dict = { i:i for i in range(10)} num_dict = { i:(i,11) for i in range(10)} num_dict = { i:(i,11) for i in range(10) if i>7}![]()
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元组，不同于其他类型。
# 不会立即执行内部循环去生成数据，而是得到一个生成器。 data = (i for i in range(10)) print(data) for item in data: print(item)![]()
高级
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推导式支持嵌套
data = [ i for i in range(10)] data = [ (i,j) for j in range(5) for i in range(10)] data = [] for i in range(10): for j in range(5): data.append( (i,j) ) data = [ [i, j] for j in range(5) for i in range(10)] # 一副扑克牌 poker_list = [ (color,num) for num in range(1,14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"]] poker_list = [ [color, num] for num in range(1, 14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"]] print(poker_list)![]()
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烧脑题
def num(): return [lambda x: i * x for i in range(4)] # 1. num()并获取返回值 [函数,函数,函数,函数] i=3 # 2. for循环返回值 # 3. 返回值的每个元素(2) result = [m(2) for m in num()] # [6,6,6,6] print(result) def num(): return (lambda x: i * x for i in range(4)) # 1. num()并获取返回值 生成器对象 # 2. for循环返回值 # 3. 返回值的每个元素(2) result = [m(2) for m in num()] # [0,2,4,6 ] print(result)![]()
总结
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匿名函数，基于lambda表达式实现一行创建一个函数。一般用于编写简单的函数。
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三元运算，用一行代码实现处理简单的条件判断和赋值。
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生成器，函数中如果yield关键字
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生成器函数
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生成器对象
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执行生成器函数中的代码
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for（常用）
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send
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内置函数（36个）
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推导式
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常规操作
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高级操作
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浙公网安备 33010602011771号