Day10 函数

一.匿名函数

1.匿名函数

匿名函数就是没有函数名的函数; 匿名函数可以看成是类型是function的值和10, 'abc'是同类的东西
注意: 匿名函数还是函数,函数中除了声明语法以外其他的都适用匿名函数

1)语法

lambda 参数列表: 返回值

2)说明

lambda - 关键字
参数列表 - 参数名1, 参数名2,...
: - 固定(不会产生换行和缩进)
返回值 - 任何有结果的表达式: 它是匿名函数的函数体, 相当于普通函数中的return语句

调用匿名函数: 保存匿名函数值得变量(实参列表)

3)参数

普通函数中除了用'参数名: 类型'的形式来指定参数类型以外, 其他的语法匿名函数都支持

print((lambda x, y: x + y)(1, 2))

二.变量的作用域

1.变量的作用域: 变量在程序中能够使用的范围

2.全局变量和局部变量

1)全局变量: 没有声明函数里面或者是类里面的变量就是全局变量;

       作用域是从声明开始到文件结束的任何位置

2)局部变量: 声明在函数中的变量就是局部变量(函数的参数相当于声明在函数中的变量)

       作用域是从声明开始到函数结束的任何位置

3)函数调用过程(内存): 压栈

当调用函数的时候, 系统会自动在内存的栈区间为这个函数开辟一个独立的内存区域
用来保存在函数中声明的变量. 当函数调用结束这个内存区域会自动释放

print('=====全局变量=====')
a = 10
x: int
for x in range(5):
    print(a)
print(x)

print('=====局部变量=====')


def func2(x1, y1):
    x1 = 100

3.global 和 nonlocal

global 和 nonlocal 函数中的关键字, 和return一样只能在函数体中使用

1)global - 在函数中声明一个全局变量

global 变量
变量 = 值

2)nonlocal: 在局部的局部中去修改局部变量的值

nonlocal 变量
变量 = 值

a = 111


def func3():
    # 这儿是声明一个局部变量a
    global a    # 全局变量
    a += 100
    print('函数里面', a)


func3()
print('函数外面:', a)

三.递归函数

1.什么是递归函数

自己调用自己的函数(函数体中调用当前函数)
循环能做的事情, 递归都可以做

注意: 能用循环解决的问题就不要用递归

def func1():
    # func1()
    print('')


func1()

2.怎么写递归函数

第一步: 找临界值(循环结束的条件) - 在这儿需要结束函数
第二部: 找关系 - 找f(n)和f(n-1)的关系(找当次循环和上次循环的关系)
第三部: 假设函数的功能已经实现, 根据关系用f(n-1)去实现f(n)的功能

# 1 + 2 + 3 +...+ n
def sum1(n: int):
    if n == 1:
        return 1
    return sum1(n-1) + n


print(sum1(100))

# 练习: 用递归实现以下功能
"""
n = 5
*****
****
***
**
*
"""


def stars(n: int):
    if n == 1:
        print(' * ')
        return
    stars(n-1)
    print(' * ' * n)


stars(5)

四.迭代器

1.迭代器(iter)

迭代器作为容器可以保存多个数据; 数据的来源: 1)讲别的序列转换成迭代器 2)生成器

1)将其他序列转换成迭代器

iter1 = iter('abc')
print(next(iter1), type(iter1))
print(next(iter1))
print(iter1.__next__())

iter2 = iter([1, 2, 3])
print(next(iter2), type(iter2))
print(next(iter2))
print(iter2.__next__())

2.获取元素

不管用哪种方式获取了元素的值, 那么这个元素在迭代器中就不存在了

1)获取单个元素: next(迭代器), 迭代器.next() -> 获取迭代器中的第一个元素

2)遍历

for 变量 in 迭代器:
    pass

iter1 = iter('abc')
print(next(iter1))
print(iter1.__next__())
print(iter1.__next__())
# print(next(iter1))      # StopIteration 如果迭代器为空, 用next获取元素的时候会报错

iter1 = iter('abc')
for i in iter1:     # 遍历也会清空迭代器
    print(i)

五.生成器

1.什么是生成器

1)生成器就是迭代器中的一种

2)调用一个带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器

如果一个函数中有yield关键字:

a. 调用函数不会执行函数体

b. 函数调用表达式的值不是函数的返回值而是一个生成器对象

def func1():
    print('=')
    yield
    return 100


gen1 = func1()  # 这儿的gen1就是一个生成器对象
print(gen1)

2.生成器产生数据的原理

1)一个生成器能够产生多少数据, 就看执行完生成器对应的函数的函数体会遇到几次yield

yield后面的值就是生成器能够产生的数据

2)每次获取生成器中的元素的时候, 都是先去执行函数体, 知道遇到yield, 并且将yield后面的值作为获取元素的结果;

并且保留结束的位置, 下次获取下一个值的时候, 从上次结束的位置接着执行函数体, 知道遇到yield...
如果从开始执行到函数结束都没有遇到yield,就会报错 StopIteration

def func2():
    print('+++')
    yield 1
    print('---')
    yield 100   # yield 后面可以跟数据; 同一个函数可以有多个yield


print('-------------------------------------')
gen2 = func2()
print(gen2)

print(next(gen2))
print(next(gen2))