内置函数 匿名函数 闭包 13

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了内置函数 匿名函数 闭包 13相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

  1. 匿名函数：一句话函数，比较简单的函数。

    1. 此函数不是没有名字，他是有名字的，他的名字就是你给其设置的变量，比如func.
    2. lambda 是定义匿名函数的关键字，相当于函数的def.
    3. lambda 后面直接加形参，形参加多少都可以，只要用逗号隔开就行。
    4. 返回值在冒号之后设置，返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型。
    5. 匿名函数不管多复杂.只能写一行.且逻辑结束后直接返回数据

    课上练习

    def func(a,b):
    return a + b
# 构建匿名函数
func1 = lambda a,b: a + b
print(func1(1,2))

接收一个可切片的数据，返回索引为0与2的对应的元素（元组形式）。
func = lambda a : (a[0],a[2])
print(func([222,333,666,6666]))

写匿名函数：接收两个int参数，将较大的数据返回。
lambda a,b : a if a > b else b

  2. 内置函数

    # # python 提供了68个内置函数。
# # 今天讲的这部分大部分了解即可。
# # eval 剥去字符串的外衣运算里面的代码，有返回值。  **
# s1 = ‘1 + 3‘
# # print(s1)
# # print(eval(s1))  **
# # s = ‘{"name": "alex"}‘
# # print(s,type(s))
# # print(dict(s)) # 不行
# # print(eval(s),type(eval(s)))
# # 网络传输的str input 输入的时候,sql注入等等绝对不能使用eval。
#
# # exec 与eval几乎一样， 代码流。
# msg = """
# for i in range(10):
#     print(i)
# """
# # print(msg)
# # exec(msg)
# # hash 哈希值
# # print(hash(‘fsjkdafsda‘))
#
# # help 帮助  **
# # s1 = ‘fjdsls‘
# # print(help(str))
# # print(help(str.upper))
# # s1 = ‘sfsda‘
# # s1.upper()
#
# s1 = ‘fdsklfa‘
# # s1()
# def func():
#     pass
# # func
# 
#callable 判断一个对象是否可被调用 ***
#print(callable(s1))
#print(callable(func))

int 
print(int(3.6))

float
print(type(3.6))

print(complex(1,2))  #(1+2j)复数

# bin：将十进制转换成二进制并返回。  **
# print(bin(100))
# # oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。  **
# print(oct(10)
# # hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。  **
# print(hex(16))
# print(hex(13))

divmod **
print(divmod(10,3))
round 保留浮点数的小数位数 **
print(round(3.1416592),2)#3.14
pow 求 x**y次幂 (三个参数为x**y的结果对z 取余) **
print(pow(2,3))
print(pow(2,3,3)) # 2**3 %3

bytes ***
s1 = ‘holting‘
b = encoding=‘utf-8‘
print(b)
b = bytes(s1,encoding=‘utf-8‘)
print(b)

ord 输入字符找该字符编码的位置
ascii unicode
print(ord(‘a‘))
print(‘中‘)# 2013 Unicode
chr 输入位置数字找出对应的字符 **
print(chr(97))
print(chr(20013)) #Unicode

repr 返回一个对象的string形式（原形毕露）***
s1 = ‘holting‘
print(s1)
print(repr(s1))
# # msg = ‘我叫%s‘ %(s1)
# msg = ‘我叫%r‘ %(s1)
# print(msg)
all 可迭代对象中，全都是Ture 才是Ture
l1 = [1, 2, ‘太白‘, True, [1,2,3], ‘‘]
print(all(l1))
any 可迭代对象中，有一个Ture就是Ture
l1 = [ 0, ‘太白‘, False, [], ‘‘,()]
print(any(l1))

print(self, *args, sep=‘ ‘, end=‘
‘, file=None)
print(1,2,3,4)
print(1,2,3,4,sep=‘!‘)
print(1, end=‘ ‘)
print(2)

# list
# l1 = [1,2,3,4]
# l2 = list()
# l2 = list(‘fjfdsklagjsflag‘)
# print(l2)

dict 创建字典的几种方式
直接创建
元祖的构建
dic = dict{[(1,‘one‘),(2,‘two‘),(3,‘three‘)]}
dic = dic(one = 1,two=2)
print(dic)
formkeys
update
字典推导式

abs()***
print(abs(-1))

sum()***
l1 = [i for i in range(10)]
# s1 = ‘12345‘
print(sum(l1))
print(sum(l1,100))
print(sum(s1))#错误

reversed 返回的是一个翻转的迭代器***
# l1 = [i for i in range(10)]
# # l1.reverse  # 列表的方法
# # print(l1)
l1 = [i for i in range(10)]
obj = reversed(l1)
print(l1)
print(list(obj))

zip 拉链方法 ***
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
tu1 = (‘太白‘, ‘b哥‘, ‘德刚‘)
s1 = ‘abcd‘
obj = zip(l1,tu1,s1)
print(obj)
for i in obj:
     print(i)
print(list(obj))



# *************  以下方法最最最重要
min max 
l1 = [33, 2, 3, 54, 7, -1, -9]
# print(min(l1))
#以绝对值的方式去最小值
l2 = []
func = lambda a:abs(a)
for i in l1:
	l2.append(func(i))
print(min(l2))
def abss(a):
#     第一次：a = 33  以绝对值取最小值  33
#     第二次：a = 2  以绝对值取最小值  2
#     第三次：a = 3  以绝对值取最小值  2
#     ......
#     第六次：a = -1   以绝对值取最小值  1
#
#     ‘‘‘
	return abs(a)
print(min(l1,key=abss))

凡是可以加key的：它会自动的将可迭代对象中的每个元素按照顺序传入key对应的函数中，
以返回值比较大小。
dic = {‘a‘: 3, ‘b‘: 2, ‘c‘: 1}
# 求出值最小的键
print(min(dic))#min默认会按照字典的键去比较大小。
def func(a):
	return dic[a]
func = lambda a: dic[a]
print(min(dic,key=lambda a:dic[a]))

max pass


# sorted  加key
# l1 = [22, 33, 1, 2, 8, 7,6,5]
# l2 = sorted(l1)
# print(l1)
# print(l2)

l2 = [(‘大壮‘, 76), (‘雪飞‘, 70), (‘纳钦‘, 94), (‘张珵‘, 98), (‘b哥‘,96)]
# print(sorted(l2))
# print(sorted(l2,key= lambda x:x[1]))  # 返回的是一个列表，默认从低到高
# print(sorted(l2,key= lambda x:x[1],reverse=True))  # 返回的是一个列表，默认从低到高


# filter 列表推导式的筛选模式
# l1 = [2, 3, 4, 1, 6, 7, 8]
# print([i for i in l1 if i > 3])  # 返回的是列表
# ret = filter(lambda x: x > 3,l1)  # 返回的是迭代器
# print(ret)
# print(list(ret))

# map  列表推导式的循环模式
# l1 = [1, 4, 9, 16, 25]
# print([i**2 for i in range(1,6)])  # 返回的是列表
# ret = map(lambda x: x**2,range(1,6))  # 返回的是迭代器
# print(ret)
# print(list(ret))

# reduce
from functools import reduce
def func(x,y):
    ‘‘‘
    第一次：x  y  : 11  2     x + y =     记录： 13
    第二次：x = 13   y  = 3    x +  y =   记录： 16
    第三次  x = 16   y = 4 .......
    ‘‘‘
    return x + y

l = reduce(func,[11,2,3,4])
print(l)

    1. 闭包：

      整个历史中的某个商品的平均收盘价。什么叫平局收盘价呢？就是从这个商品一出现开始，每天记录当天价格，然后计算他的平均值：平均值要考虑直至目前为止所有的价格。

      比如大众推出了一款新车：小白轿车。

      第一天价格为：100000元，平均收盘价：100000元

      第二天价格为：110000元，平均收盘价：（100000 + 110000）/2 元

      第三天价格为：120000元，平均收盘价：（100000 + 110000 + 120000）/3 元

    # 封闭的东西： 保证数据的安全。

# 方案一：
# l1 = []  # 全局变量 数据不安全
# li = []
# def make_averager(new_value):
#     l1.append(new_value)
#     total = sum(l1)
#     averager = total/len(l1)
#     return averager
# print(make_averager(100000))
# print(make_averager(110000))
# # 很多代码.....
# l1.append(666)
# print(make_averager(120000))
# print(make_averager(90000))

# 方案二： 数据安全，l1不能是全局变量。
# 每次执行的时候，l1列表都会重新赋值成[]
# li = []
# def make_averager(new_value):
#     l1 = []
#     l1.append(new_value)
#     total = sum(l1)
#     averager = total/len(l1)
#     return averager
# print(make_averager(100000))
# print(make_averager(110000))
# # 很多代码.....
# print(make_averager(120000))
# print(make_averager(90000))

# 方案三： 闭包

#
def make_averager():
    l1 = []
    def averager(new_value):
        l1.append(new_value)
        print(l1)
        total = sum(l1)
        return total/len(l1)
    return averager

# avg = make_averager()  # averager
# print(avg(100000))
# print(avg(110000))
# print(avg(120000))
# print(avg(190000))

# def func():
#     return 666
#
# ret = func()
# print(globals())

# 闭包： 多用于面试题： 什么是闭包？ 闭包有什么作用。
# 1，闭包只能存在嵌套函数中。
# 2， 内层函数对外层函数非全局变量的引用（使用），就会形成闭包。
# 被引用的非全局变量也称作自由变量，这个自由变量会与内层函数产生一个绑定关系，
# 自由变量不会再内存中消失。
# 闭包的作用：保证数据的安全。

# 如何判断一个嵌套函数是不是闭包

# 1，闭包只能存在嵌套函数中。
# 2， 内层函数对外层函数非全局变量的引用（使用），就会形成闭包。
# 例一：
# def wrapper():
#     a = 1
#     def inner():
#         print(a)
#     return inner
# ret = wrapper()

#
# # 例二：
# a = 2
# def wrapper():
#     def inner():
#         print(a)
#     return inner
# ret = wrapper()


# # 例三：
#   也是闭包！
# def wrapper(a,b):
#     def inner():
#         print(a)
#         print(b)
#     return inner
# a = 2
# b = 3
# ret = wrapper(a,b)
# print(ret.__code__.co_freevars)  # (‘a‘, ‘b‘)
# 如何代码判断闭包？

def make_averager():
    l1 = []
    def averager(new_value):
        l1.append(new_value)
        print(l1)
        total = sum(l1)
        return total/len(l1)
    return averager

avg = make_averager()  # averager
print(avg.__code__.co_freevars)

以上是关于内置函数 匿名函数 闭包 13的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

内置函数补充匿名函数及闭包

学习13.内容# 1.内置函数二 # 2.闭包

内置函数，匿名函数与闭包

Python之路day13-内置函数_lambda_闭包

Python-内置函数1匿名函数闭包

javascript 匿名函数及闭包----转载