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

目录

1|0函数进阶三

1|11. 匿名函数

1|01. 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

1|02. 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)

1|03. 能和匿名函数联用的一些方法

1|0（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

1|0（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)

1|0（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))

1|0（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]

1|0（5）sorted 排序并生成一个新的列表
  • 使用方法：sorted(iterable,key = function,reverse = ?)
  • 实例
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)  # 按照value的从大到小排序生成key列表
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

1|0（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。

  • >>>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

1|22. 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'\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'
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

1|33. 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

2|0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


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