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一、匿名函数
匿名函数lambda：没有名字的函数
特点：
临时存在，用完就销毁
匿名函数通常不会单独使用，配合内置函数一起使用
lambda x,y : x+y
解释：左边的相当于函数的形参，右边相当于函数的返回值
1.求和普通方法
def my_sum(x, y):
return print(x+y)
my_sum(1, 2)
2.匿名函数配合内置求和：
res = (lambda x, y: x+y)(11, 20)
print(res)
二：比较薪资，返回人名：
k = {'jeff': 8000,
'nick': 1000,
'tank': 3000,
'mary': 10000，
def index(name):
return k[name]
print(max(k, key=index)) # 函数返回什么比较什么
# max内置函数，第一步：拿到字典key（jeff）
第二步，把key传给index函数
第三步，执行index(jeff)，返回字典k[jeff],5000
第四步，依次拿到5000，1000，3000，10000，进行比较
第五步，返回最大值对应的人名
"""
2.把index写成匿名函数：
print(max(k, key=lambda name: k[name]))
print(min(k, key=lambda name: k[name]))
三、补充ascll码表：
"""
A-Z 65-90
a-z 97-122
"""
print(chr(122)) #查看ascll码对应的值
二、函数的递归
1.特点
1.函数在调用阶段直接或间接的又调用自己
2.递归函数不需要考虑循环的次数，只需把握结束的条件
# 查看递归深度：默认1000
import sys
print(sys.getrecursionlimit()) # 不是很精确
1.递归死循环：
def index():
print("这是第一个函数")
login()
def login():
print("这是第二个函数")
index()
index()
2.函数的递归分为两个阶段：
1.回溯：重复的过程，一层层降低难度
2.递推：一层层往回推导的过程
要求：
第一个人18岁，第二个人比第一个人大两岁，第三个人比第二个人大两岁，第四个人比第三个人大两岁。。。
age(5)=age(4)+2
age(4)=age(3)+2
age(3)=age(2)+2
age(2)=age(1)+2
age(1)=18
def age(n):
if n == 1:
return 18
return age(n-1) + 2
res = age(5) # 第五个人的年龄
print(res)
3.递归使用的例子：依次打印列表中的数据
复杂度降低：列表越来越短
递归函数：
l = [1 ,[2 ,[3 ,[4 ,]]]]
def main(l):
for i in l:
if type(i )is int: # 判断是否为整型
print(i)
else:
main(i)
main(l)
三、局部全局修改
global:局部修改全局 ，逗号隔开修改全局
nonlocal:局部修改局部，逗号隔开修改全局
1.局部修改全局
关键字 global 申明
# global 局部修改全局
x = 1
def func():
global x # 修改全局变量
x = 2
func()
print(x)
2.局部修改局部
关键字 nonlocal 申明
# nonlocal 局部修改局部
def func():
x = 1
def func1():
nonlocal x # 声明修改局部
x = 2
func1()
print(x)
func()
四、常用内置函数
1.map 映射 基与for循环
k = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(list(map(lambda x: x + 1, k))) # map 基与for循环 每一个数+1
2.zip拉链 基与for循环
- 取最短的拉
k1 = [1, 2, 3, 4, 5]
k2 = ['jeff', 'tank', 'jason']
k3 = ['a', 'b', 'c']
print(list(zip(k1, k2, k3)))
# 结果：[(1, 'jeff', 'a'), (2, 'tank', 'b'), (3, 'jason', 'c')]
3.filter 过滤 基与for循环
k = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(filter(lambda x: x != 3, k))) # 后面可以加条件
4.sorted 排序
k = ['jeff', 'tank', 'jason']
k.sort() # 升序
k.sort(reverse=True) # 降序
print(k)
print(sorted(k)) # 升序
print(sorted(k, reverse=True)) # 降序
k.reverse() #逆序
5.reduce 额外的
from functools import reduce
from functools import reduce
k = [1, 2, 3]
print(reduce(lambda x, y: x+y, k, 10)) # 1+2+3+10 ,10是额外的
# 结果： 16
# 当初始值不存在的时候，按照下面的规律
# 第一次先获取两个元素 相加
# 之后每次获取一个与上一次相加的结果再相加