day13 内置函数和生成器及推导式
day13 内置函数和推导式
今日概要:
- 匿名函数
- 生成器
- 内置函数
- 附加:推导式,属于数据类型的知识,内部的高级的用法会涉及到【生成器】和【函数】的知识。
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
-
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
-
函数体,只能支持单行的代码。
def xxx(x): return x + 100 lambda x: x + 100
-
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。
练习题
根据函数写写出其匿名函数的表达方式
def func(a1,a2):
return a1 + a2
func = lambda a1,a2: a1+a2
def func(data):
return data.replace("苍老师","***")
func= lambda data: data.replace("苍老师","***")
def func(data):
name_list = data.replace(".")
return name_list[-1]
func = lambda data: data.replace(".")[-1]
在编写匿名函数时,由于受限 函数体只能写一行,所以匿名函数只能处理非常简单的功能。
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 "苍老师" 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 "苍老师" 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。
-
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)
-
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。
- 在内存中一次性创建300w个
- 动态创建,用一个创建一个。
import random val = random.randint(1000, 9999) print(val)
import random data_list = [] for i in range(300000000): val = random.randint(1000, 9999) data_list.append(val) # 再使用时,去 data_list 中获取即可。 # ...
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)。
![image-20201230174253215](https://img2023.cnblogs.com/blog/1221545/202311/1221545-20231115141001429-726384941.png)
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
![image-20201230201618164](https://img2023.cnblogs.com/blog/1221545/202311/1221545-20231115141002017-349645243.png)
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个给大家来讲解。
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第1组(5个)
-
abs,绝对值
v = abs(-10)
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pow,指数
v1 = pow(2,5) # 2的5次方 2**5 print(v1)
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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)
-
min,最小值
v1 = min(11, 2, 3, 4, 5, 56) print(v1) # 2
v2 = 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
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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
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all,是否全部为True
v1 = all( [11,22,44,""] ) # False
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any,是否存在True
v2 = any([11,22,44,""]) # True
-
-
第3组(3个)
- bin,十进制转二进制
- oct,十进制转八进制
- hex,十进制转十六进制
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第4组(2个)
-
ord,获取字符对应的unicode码点(十进制)
v1 = ord("武") print(v1, hex(v1))
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chr,根据码点(十进制)获取对应字符
v1 = chr(27494) print(v1)
-
-
第5组(9个)
-
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 = "武沛齐" # 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
-
tuple
-
set
-
-
第6组(13个)
-
len
-
print
-
input
-
open
-
type,获取数据类型
v1 = "123" if type(v1) == str: pass else: pass
-
range
range(10)
-
enumerate
v1 = ["武沛齐", "alex", 'root'] for num, value in enumerate(v1, 1): print(num, value)
-
id
-
hash
v1 = hash("武沛齐")
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help,帮助信息
- pycharm,不用
- 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 = "武沛齐" v2 = lambda x: x def v3(): pass print( callable(v1) ) # False print(callable(v2)) print(callable(v3))
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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)
data_list = [ '1-5 编译器和解释器.mp4', '1-17 今日作业.mp4', '1-9 Python解释器种类.mp4', '1-16 今日总结.mp4', '1-2 课堂笔记的创建.mp4', '1-15 Pycharm使用和破解(win系统).mp4', '1-12 python解释器的安装(mac系统).mp4', '1-13 python解释器的安装(win系统).mp4', '1-8 Python介绍.mp4', '1-7 编程语言的分类.mp4', '1-3 常见计算机基本概念.mp4', '1-14 Pycharm使用和破解(mac系统).mp4', '1-10 CPython解释器版本.mp4', '1-1 今日概要.mp4', '1-6 学习编程本质上的三件事.mp4', '1-18 作业答案和讲解.mp4', '1-4 编程语言.mp4', '1-11 环境搭建说明.mp4' ] result = sorted(data_list, key=lambda x: int(x.split(' ')[0].split("-")[-1]) ) 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}
-
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)
练习题
-
去除列表中每个元素的
.mp4
后缀。data_list = [ '1-5 编译器和解释器.mp4', '1-17 今日作业.mp4', '1-9 Python解释器种类.mp4', '1-16 今日总结.mp4', '1-2 课堂笔记的创建.mp4', '1-15 Pycharm使用和破解(win系统).mp4', '1-12 python解释器的安装(mac系统).mp4', '1-13 python解释器的安装(win系统).mp4', '1-8 Python介绍.mp4', '1-7 编程语言的分类.mp4', '1-3 常见计算机基本概念.mp4', '1-14 Pycharm使用和破解(mac系统).mp4', '1-10 CPython解释器版本.mp4', '1-1 今日概要.mp4', '1-6 学习编程本质上的三件事.mp4', '1-18 作业答案和讲解.mp4', '1-4 编程语言.mp4', '1-11 环境搭建说明.mp4' ] result = [] for item in data_list: result.append(item.rsplit('.',1)[0]) result = [ item.rsplit('.',1)[0] for item in data_list]
-
将字典中的元素按照
键-值
格式化,并最终使用;
连接起来。info = { "name":"武沛齐", "email":"xxx@live.com", "gender":"男", } data_list [] for k,v in info.items(): temp = "{}-{}".format(k,v) temp.append(data_list) resutl = ";".join(data) result = ";".join( [ "{}-{}".format(k,v) for k,v in info.items()] )
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将字典按照键从小到大排序,然后在按照如下格式拼接起来。(微信支付API内部处理需求)
info = { 'sign_type': "MD5", 'out_refund_no': "12323", 'appid': 'wx55cca0b94f723dc7', 'mch_id': '1526049051', 'out_trade_no': "ffff", 'nonce_str': "sdfdffd", 'total_fee': 9901, 'refund_fee': 10000 } data = "&".join(["{}={}".format(key, value) for key, value in sorted(info.items(), key=lambda x: x[0])]) print(data)
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看代码写结果
def func(): print(123) data_list = [func for i in range(10)] print(data_list)
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看代码写结果
def func(num): return num + 100 data_list = [func(i) for i in range(10)] print(data_list)
-
看代码写结果(执行出错,通过他可以让你更好的理解执行过程)
def func(x): return x + i data_list = [func for i in range(10)] val = data_list[0](100) print(val)
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看代码写结果(新浪微博面试题)
data_list = [lambda x: x + i for i in range(10)] # [函数,函数,函数] i=9 v1 = data_list[0](100) v2 = data_list[3](100) print(v1, v2) # 109 109
小高级
-
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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烧脑面试题
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
- 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。
- 三元运算,用一行代码实现处理简单的条件判断和赋值。
- 生成器,函数中如果yield关键字
- 生成器函数
- 生成器对象
- 执行生成器函数中的代码
- next
- for(常用)
- send
- 内置函数(36个)
- 推导式
- 常规操作
- 小高级操作
作业
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看代码写结果
v = [ lambda :x for x in range(10)] print(v) print(v[0]) print(v[0]())
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看代码写结果
v = [i for i in range(10,0,-1) if i > 5] print(v)
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看代码写结果
data = [lambda x:x*i for i in range(10)] print(data) print(data[0](2)) print(data[0](2) == data[8](2))
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请用列表推导式实现,踢出列表中的字符串,最终生成一个新的列表保存。
data_list = [11,22,33,"alex",455,'eirc'] new_data_list = [ ... ] # 请在[]中补充代码实现。 # 提示:可以用type判断类型
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请用列表推导式实现,对data_list中的每个元素判断,如果是字符串类型,则计算长度作为元素放在新列表的元素中;如果是整型,则让其值+100 作为元素放在新的列表的元素中。
data_list = [11,22,33,"alex",455,'eirc'] new_data_list = [ ... ] # 请在[]中补充代码实现。 # 提示:可以基于三元运算实现
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请使用字典推导式实现,将如果列表构造成指定格式字典.
data_list = [ (1,'alex',19), (2,'老男',84), (3,'老女',73) ] # 请使用推导式将data_list构造生如下格式: """ info_dict = { 1:(1,'alex',19), 2:(2,'老男',84), 3:(3,'老女',73) } """
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有4个人玩扑克牌比大小,请对比字典中每个人的牌的大小,并输入优胜者的姓名(值大的胜利,不必考虑A)。
player = { "武沛齐":["红桃",10], "alex":["红桃",8], 'eric':["黑桃",3], 'killy':["梅花",12], }
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尽量多的列举你记得的内置函数?【能记住多少就写多少,不强制去背,在此尽权利写即可,这种公共后续用的多了就自然而然就记住了】
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请编写一个生成器函数实现生成n个斐波那契数列的值。
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什么是斐波那契数列?
前两个数相加的结果,就是下一个数。 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 ...
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代码结构示例,请在此基础上补充代码实现。
def fib(max_count): pass count = input("请输入要生成斐波那契数列的个数:") count = int(count) fib_generator = fib(count) for num in fib_generator: print(num)
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