匿名函数 python内置方法（max/min/filter/map/sorted/reduce）面向过程编程

目录

• 函数进阶三
  • 1. 匿名函数
    • 1. 什么是匿名函数
    • 2. 匿名函数的语法
    • 3. 能和匿名函数联用的一些方法
      • （1）max 返回最大值
      • （2）min 返回最小值
      • （3）fileter 返回筛选值
      • （4）map 返回映射
      • （5）sorted 排序并生成一个新的列表
• res = sorted([2,3,4,1,0,5],key=lambda k:k,reverse=True)
• print(list(res)) # 这里不用在强制类型转换了
  • 2. python解释器内置方法
  • 3. 异常处理
• 面向过程编程

函数进阶三

1. 匿名函数

1. 什么是匿名函数

匿名函数就是没有名字的函数，没法调用，他只能和某些方法联合起来使用

2. 匿名函数的语法

lambda 参数:返回值
#也可以通过赋值，让它变为有名函数
f = lambda x,y:x+y
res = f(1,2)
print(res)

3. 能和匿名函数联用的一些方法

（1）max 返回最大值

• 使用方法：max(iterable,key = function)

salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000,
    'z': 1000
}
def func(name):  # nick/jason/tank/sean/z
    return salary_dict[name]  # 3000/100000/5000/2000/1000

res = max(salary_dict, key=func)  # 默认按key的首字母 这里是按工资排序
res = max(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name]) 

• key=function默认做的事情
  # 1. 循环遍历salary_dict,会取到所有的key值
  # 2. 然后把所有的key值依次丢入function的形参中,返回薪资
  # 3. 通过返回的薪资排序,得到最大值
  
  
  #下面的方法中key同理
  

（2）min 返回最小值

• 使用方法：min(iterable,key = function)

salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000,
    'z': 1000
}
def func(name):  # nick/jason/tank/sean/z
    return salary_dict[name]  # 3000/100000/5000/2000/1000

res = min(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name])
print(res)

（3）fileter 返回筛选值

• 使用方法：fileter(function,iterable)
• 返回的是布尔值为True的item

def function(item):  # 1/2/3/4
    if item < 5:
       return True
   else:
       return False

res = filter(function, [1, 2, 3, 4])
res = filter(lambda item: item > 2, [1, 2, 3, 4])
print(res)  # 迭代器
print(list(res))

#例二 
salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000,
    'z': 1000
}

res = filter(lambda item: salary_dict[item] > 3000, salary_dict)
print(list(res))

（4）map 返回映射

• 使用方法：map(function,iterable)

def function1(item):
    return item + 2

res = map(function1, [1, 2, 3, ])
print(res) # <map object at 0x00000000029C6E80>
print(list(res)) # [3, 4, 5]

（5）sorted 排序并生成一个新的列表

• 使用方法：sorted(iterable,key = function,reverse = ?)

def function2(item):
return salary_dict[item]

salary_dict = {
'nick': 3000,
'jason': 100000,
'tank': 5000,
'sean': 2000,
'z': 1000
}

res = sorted([2,3,4,1,0,5],key=lambda k:k,reverse=True)

res = sorted(salary_dict, key=function2, reverse=True)
print(res) # sorted 返回的就是一个列表类型，不是像上面的方法一样返回一个迭代器

print(list(res)) # 这里不用在强制类型转换了

#### （6）reduce 累积

-  **reduce()** 函数会对参数序列中元素进行累积, 返回函数计算结果。 
-  函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。 
- `reduce(function, iterable, [initializer])`
- function -- 函数，有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选，初始参数，不写默认是0，写了会先把这个数和容器类型的第一个元素运算，得到的结果再与第二个元素运算。

- ```python
>>>def add(x, y) :            # 两数相加
...     return x + y
... 
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和：1+2+3+4+5
15
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
15

 res1 = reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],100)
 print(res1)  # 110 

 res2 = reduce(lambda x,y:x+y,[1])
 print(res2)  # 1 

2. python解释器内置方法

方法名	使用方法	实例
bytes	转化为二进制码	res = bytes('中国', encoding='utf8') # b'xe4xb8xadxe5x9bxbd'
chr/ord	将字母数字互转	print(chr(97))print(ord('a')) # a 97
divmod	取整和取余	print(divmod(10, 4)) # (2,2)
enumerate	同时取索引和值	lt = [1, 2, 3] for ind, val in enumerate(lt): print(ind, val)
eval	把字符串的引号去掉,留下来的是什么就是什么	s = '"abc"'print(type(eval(s)), eval(s)) #<class 'str'> abc
hash	求哈希值	print(hash(123123)) #123123
abs	绝对值	print(abs(-1)) # 1
all	可迭代对象内的元素全部为True则为True	print(all([1, 2, 3, 3])) #True
any	可迭代对象内的元素有一个为True则为True	print(any([0, 1, ])) #True
bin/oct/hex	10进制转化为2/8/16进制	print(bin(123)) # 0b1111011
dir	列出模块（库）的所有方法	import time print(dir(time))
frozenset	不可变化的集合，类似于元组	s = frozenset({1,2,3}) #frozenset({1,2,3})
globals/locals	列出所有全局变量/列出所有当前位置的变量	print(globals()) / print(locals())
pow	幂	print(pow(3,2)) # 9
slice	切片	s = slice(1, 5, 2) lt = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] print(lt[s])
sum	求和sum(iterable)	sum([1,2,3]) # 6
__import__	通过字符串导入模块	time = __import__('time')

• 其他进制转十进制：
  int('进制数',n) # n表示前面的是几进制

3. 异常处理

• 语法：

  try:
      code1
  except Exception as e:
      print(e) #可加可不加
      code2
  finally:   # 可加可不加
      code3
  

• 异常处理就是当程序报了错，进行处理

• 报错之后，不执行下面的代码

• 异常捕捉只能捕捉逻辑错误

• finally 方法的作用是无论你报不报错，都执行其缩进下的代码

  dic = {'a': 1}
  try:
      print(dic['b'])  # KeyError
      1 / int(num)  # 报错之后,不运行下面的代码
  
  except Exception as e:  # 万能异常,只要有错误,就捕捉
      print(e)  # e存储的是错误的内容，而不是错误的类型
      print('傻逼,不知道什么错误')
  finally:
      print('asdasf')
  

• assert +条件 （ 断言 +条件） 现在这种方法已经被淘汰

  条件成立不报错，不成立报错

  num = input('num：')
  assert 1 == int(num)  
  

• raise 主动报错误 （就是主动报错，没什么用处）

  x = 1
  raise(x = 1) # 报错
  

面向过程编程

• 面条版 --》 面向过程编程 --》 思想 --》面向对象编程

• 面向（代词--》使用） 过程（流程--》步骤） 编程（写代码，写文件）

• IPO编程

  I input 输入（定义的变量） P Process 过程（控制变量的改变） O output（新的变量） 输出编程 == 面向过程编程

• 面向过程编程：类似于流水线，一步一步往下走

• 一个步骤就是一个函数

• 面向过程编程

  优点：逻辑非常清晰

  缺点：上一步错了，下一步就跟着一起错