一、内置函数如何使用

help()一下：

如想看min()咋用？在shell中：help(min)

 

二、部分内置函数

（一）.排序：sorted()

li = [(1, 2, 3, 4), (7, 8, 1, 4), (3, 4, 6, 2), (6, 5, 9, 2)]print(sorted(li, key=lambda a: a[1]))# lambda a: a[1] 以元组的第二个值作为排序依据。# 运行结果：[(1, 2, 3, 4), (3, 4, 6, 2), (6, 5, 9, 2), (7, 8, 1, 4)]

sorted()是python3的内置函数，返回一个新列表，不改变原来的数据，如要改变需赋值。

sort()是列表的函数：list.sort()，没有返回值，直接在原数据上进行修改。

例1：以第二级路径为准，进行从小到大排序

l3 = ['/boot/grub', '/usr/local', '/home/dongwm']print(sorted(l3, key=lambda x: x.split("/")[2]))"""['/home/dongwm', '/boot/grub', '/usr/local']for each in l3:    print(each.split("/"))结果：（因为第一个斜杠前没有任何内容，所以切出来是空字符）['', 'boot', 'grub']['', 'usr', 'local']['', 'home', 'dongwm']"""

（二）.枚举：enumerate()

enumerate是个迭代器。如要查看枚举中的内容，可用list(),tuple()来查看。

print(list(enumerate([1, 2, 3])))# 运行结果：[(0, 1), (1, 2), (2, 3)]# 可指定索引的开始值：print(list(enumerate([1, 2, 3], 2)))# 运行结果：[(2, 1), (3, 2), (4, 3)]# 转换为一个字典：（这里同样指定了索引的开始值）print(dict(enumerate([1, 2, 3], 2)))# 运行结果：{2: 1, 3: 2, 4: 3}

（三）.过滤器：filter(function or None,iterable)

筛选出自己想要的内容。对每个元素进行判断，返回True或False，返回False会被自动过滤掉，返回由符合条件元素组成的新迭代器对象。

第一个参数需要放一个函数体，或者写"None"，因为是必备参数。

# 提取一个列表中，出大于2的元素print(list(filter(lambda x: x > 2, [1, 2, 3, 4, 5]))) # 运行结果：[3, 4, 5]

如上运行结果：把符合条件的都提取出来了。

（四）.zip(iterable1,iterable2,...)

是一个匹对的内建函数，将可迭代对象中的元素，一对一地进行匹对起来。以最短的那个iterable为参照！

# 对每个iterable中的元素进行逐一匹对print(list(zip([1, 2, 3], ["a", "b", "c"], [10, 20, 30])))# 运行结果：[(1, 'a', 10), (2, 'b', 20), (3, 'c', 30)]# 既然是一一对应，那么少了其中任何一个都不会再去匹对了# 少了第二个iterable中的 "b"print(list(zip([1, 2, 3], ["a", "c"], [10, 20, 30])))# 运行结果：[(1, 'a', 10), (2, 'c', 20)]# 少了第一个iterable中的2和第三个iterable中的10print(list(zip([1, 3], ["a", "b", "c"], [20, 30])))# 运行结果：[(1, 'a', 20), (3, 'b', 30)]

# 同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合questions = ["what's your name", "how old", "favorite color"]answers = ["quanquan616", 30, "blue"]for i, j in zip(questions, answers):    print("{}? {}".format(i, j))"""运行结果：what's your name? quanquan616how old? 30favorite color? blue"""

# 将两支队伍随机打乱，然后进行两两匹对p1 = ["猛龙", "老鹰", "公牛", "凯尔特人", "湖人"]p2 = ["魔术", "奇才", "雄鹿", "雷霆", "鹈鹕"]from random import shuffleshuffle(p1)shuffle(p2)for i, j in zip(p1, p2):    print(f"{i} VS {j}")"""湖人 VS 雷霆猛龙 VS 奇才公牛 VS 雄鹿凯尔特人 VS 魔术老鹰 VS 鹈鹕"""

(五).加工：map(func,iterable)

func是指定一个函数体，指定以什么方式去加工。把函数依次作用在序列的每个元素上，得到一个新的迭代器对象。

print(list(map(str, [1, 2, 3])))# 远行结果：['1', '2', '3']

此例中，str是指定了加工的方式。

list()是用来查看map()对象中的元素，tuple()也可以。

（六）.反复调用函数：reduce(func,iterable)

reduce()指定的函数必须接收两个参数，reduce对可迭代对象的每个元素反复调用函数，并返回最终结果值。

例1：

from functools import reducedef add(a, b):    return a + bprint(reduce(add, [1, 2, 3]))  # 6

例1中，先把1和2传给函数add，执行并返回了3。接着刚才的结果3当做a，列表中的第三个元素3当做参数b，再去传值并调用add函数，最后返回总结果6。

例2：

from functools import reducedef add(x, b):    return x + bprint(reduce(add, [1, 2, 3], 10))  # 16

例2说明了reduce还可以接受第三个参数，作为计算的初始值10。

 

三、作用域（全局、局部变量）

全局变量定义在函数体外，可以访问，但不可以修改。

（一）.global用途

(1)、如果要修改函数体外定义的全局变量，需要在对应变量名前加"global"关键字来修饰。（类似授权的概念）

(2)、函数体中的局部变量，如果要在函数体外访问到它，也需要在前加"global"

# --- global 第一种用法 --- #n = 1 # 这里是全局变量def fun():    n += 1    print(n)fun()# 运行直接报错！# UnboundLocalError: local variable 'n' referenced before assignment# 大意：n 是局部变量，未定义，无法使用# 需要在 n 前加上 globaln = 1def fun():    global n    # 不能写成：global n += 1 会报语法错误！    n += 1    print(n)fun()# 还有一种情况：n = 1  # 这里是全局变量def fun(a, b):    n = a + b  # n 在这里是局部变量    print(n)fun(10, 20)print(n)# 运行结果：30 1

# --- global 第二种用法 --- #def fun():    n = 616fun()print(n) # NameError: name 'n' is not defined // 语法错误 n 没有定义# 在外要想访问函数体里的局部变量 n 就需要在前面加 globaldef fun():    # 如果 n 在 global 语句前定义，就会报错！    # SyntaxError: name 'n' is assigned to before global declaration    # 语法错误：n 在global声明前就分配了    global n    n = 616fun()print(n)

（二）.nonlocal

当里层局部，需要修改局部外层时，用nonlocal修饰。在嵌套函数中会用到。

def outer():    num = 10    def inner():        nonlocal num  # nonlocal关键字声明        # 不声明依旧是这个报错：UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment        num = 100        print(num)    inner()  # 不调用是不会执行的 // 必须写在这里，不然未定义报错，因为函数必须先声明后使用　　    print(num)outer()# 运行结果：100 100

（三）.总结

(1).外部不能访问函数内部的变量。

(2).函数内部能够访问函数外部的变量。

(3).函数里部不能修改函数外部的变量。

（四）.作用域链

从内向外，依次去寻找变量。

在函数定义的时候，作用域链其实就已经形成了。

（五）.练习

(1).练习1，选哪个？

选d，变量的作用域概念。模块中x是全局变量，函数中的x是局部变量，变量的查找顺序是LEGB（L的级别最高）

(2).练习2，为什么报错？

函数内部的变量名第一次出现，而且出现在等号前面，即被视为定义一个局部变量，不管全局域中有没有用到该变量名，函数中使用的将是局部变量。

把g=2放到函数内的第一行，那么g就是一个局部变量，整个函数内就会使用这个局部变量，变量在使用前被声明，就不会报错了。

其实，归根到底就是因为作用域的级别问题。L的级别最高，当有了L的时候，就会优先使用L。g的声明在第9行之后，在声明前就使用，必然会引起报错。

 

四、Python变量作用域的四个级别

BGEL，作用域的级别依次升高，级别最高的是Local，如果该变量在Local中已经声明并赋值，将优先使用Local中的变量对应的值。

（一）.B：build-in 系统固定模块里面的变量，也叫系统变量，比如int，这些变量可以通过builtins模块获取。

builtins模块里面的这些函数和类等内容构成了内置作用域。这些函数和类可以直接使用，Python会从这里找到他们。

（二）.G：global 全局变量，在单个程序文件里面都可用，它位于文件代码的顶级。

（三）.E：enclosing 嵌套的父级函数的局部作用域，就是包含此函数的上层函数的局部作用域。

E和L是相对的，E中的变量相对上层来说也是L。E嵌套作用域，在local中取值，但是local中没有，就会去E里面找。

例1：

g = 0def run():    g = 2    def run2():        print(g)    return run2f = run()f()# 打印结果：2

run函数内嵌套了函数run2，run2内使用变量g，但是run2里面没有，所以它从内向外找，就找到了run的作用域。

注意run函数的最后一句，它返回了run2这个函数，f=run()，就是把run2函数赋值给f，f()就是执行了run2函数，但是可以访问run函数的作用域。

（四）.L：local 局部作用域，即为函数中定义的变量。

（五）.案例

(1).例1

阅读代码，写出运行结果

g = 0def run():    def run2():        g = 1        print(g)    print(g)    return run2f = run()f()

结果为：0 1（先打印出0，再打印出1）

分析：

首先，return语句与第一层函数中的print(g)属于同层语句，return在print之后，所以先执行第一层函数中的print(g)这条语句。

根据作用域级别来对待，第一层函数的print语句并不在嵌套函数run2中，所以不存在L和E级别的说法，但是变量g出现在了G级别中，所以会去使用全局变量，此时全局变量g=0，所以0是第一个被打印出来。

接下来，内嵌函数run2中有了L级别的变量g，此时会根据作用域级别的约定，优先使用L级别中的变量。而f()相当于执行了run2函数，理所当然会打印出1。

 

五、回调函数

def test1():    print("111")def fun2(a):    a()    print("222")# 后面调用前面fun2(test1)  # 把函数体当作参数传过去

   

六、闭包

首先，闭包需要是嵌套函数。调用外层，返回里层的函数体（外层函数返回里层函数） 

通俗地讲：闭包是函数里面嵌套函数，外层函数返回里层函数，这种情况称之为闭包。闭包能够维持住这个变量。

简单来说，闭包有这么3个作用：

(1).构造局部的全局变量。

(2).在没有类的情况下，封装变量。

(3).实现装饰器的基础

（一）.一个简单的闭包实例

def fun1():    a = 1    print(a)    def fun2():  # 封闭在函数里面        b = 2        print(b)    return fun2  # 加了括号()是调用。不加括号"()"，返回函数体print(fun1())"""运行结果：1
     
      .fun2 at 0x0067D6F0>"""
     

（二）.Python闭包的延迟绑定

(1).问题引入

以下这段代码运行后，将会打印出什么结果？

def multipliers():    return [lambda x: i * x for i in range(4)]print([m(2) for m in multipliers()])# [6, 6, 6, 6]

结果是四个6，为什么不是正常理解中的[0,2,4,6]？

(2).原因分析

原因是Python闭包的延迟绑定。内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查找。

当任何由multipliers()返回的函数被调用时，i的值将在附近的范围进行查找，是在内部函数被调用时查询得到的。那时，不管返回的函数是否被调用，for循环已经完成，i被赋予了最终的值3。

因此，每次返回的函数乘以传递过来的值3，因为上段代码传过来的值是2，它们最终返回的都是6(3*2)。

lambda表达式创造的函和def创造的函数是一样的。

将上段代码拆开来写，等价于：

def multipliers():    l1 = []    for i in range(4):        def _inner(x):            return i * x        l1.append(_inner)    return l1

这个问题说白了，就是Python的设定而已，Python就是这么设定的。那么在使用中，就需要避开这个坑。

以下的三个解决方案均可有效避开这个问题：

(3).解决方案1

利用生成器（个人认为是最简单最好理解的方式）

def multipliers():    for i in range(4):        def inner(x):            return i * x        yield inner

当一个函数中出现了yield关键词，那么这个函数就变成了一个生成器，生成器的特性：暂停、返回信息、记住当前函数运行的所有信息。

当第一次yield，返回函数体的时候，i是0，0*2=0，所以第一个结果是0，此时函数是处于暂停状态，而且生成器记住了当前函数运行的所有信息。

当再次去操作生成器的时候，生成器会从上次的暂停处继续运行下去。由于生成器记住了函数运行的所有信息，那么它肯定会去取出range对象中的第二个元素，也就是i=1，1*2=2，

以此类推，最后的结果就是：[0, 2, 4, 6]

可以简写成：

def create_multipliers():    for i in range(4):        yield lambda x: x * i

也可以是以圆括号表现的推导式：

def create_multipliers():    return (lambda x: x * i for i in range(4))

(4).解决方案2

利用默认函数立即绑定

def multipliers():    return [lambda x, i=i: i * x for i in range(4)]

拆开来写，等价于：

def multipliers():    l1 = []    for i in range(4):        def inner(x, i=i):            return x * i        l1.append(inner)    return l1

对比问题引入那段代码来看，其实就相当于给定了里层函数一个默认值，立即赋值，不让闭包再去外层找变量。

(5).解决方案3

偏函数

from functools import partialfrom operator import muldef multipliers():    return [partial(mul, i) for i in range(4)]print([m(2) for m in multipliers()])

(6).补充

闭包+回调函数+语法糖=装饰器

 

七、递归

递归的特点：

(1).自己调用自己。

(2).必须要有一个出口！

# 示例：5的阶乘# 5! = 5*4*3*2*1def jiec(n):    if n == 1:        return 1        # 如果把1写成0，结果就是0了。因为最后一个数乘以了0    else:        return jiec(n - 1) * nprint(jiec(5))

 

八、补充内容

可变的数据类型，可以在函数里面，直接进行修改：

li = [1, 2, 3]tu = ("a", "b", "c")def test(li, tu):    # 元组不可变，所以tu不能直接修改    # 而li就可以在函数中直接修改    li.append("python")test(li, tu)print(li)  # 原来的li被修改了print(tu)"""远行结果：[1, 2, 3, 'python']('a', 'b', 'c')"""

好处：在函数中修改了，无需重新赋值，就会改变。

坏处：当不想改变原数据时，显得略坑，需要提前copy()一份。

可变的对象都有copy()这个方法。

 

小练习： 

(1).定义一个函数，输入一个序列(序列元素是同种类型)，判断序列是顺序还是逆序，顺序输出"UP"，逆序输出"DOWN"，乱序否则输出"None"

import re def is_up_down_none(list_value):    up = sorted(list_value)  # 顺序排序    down = sorted(list_value, reverse=True)  # 倒序排序    if list_value == up:  # 原列表与up比较        print("顺序的，UP")  # 一样的话肯定是顺序的    elif list_value == down:  # 原列表与down比较        print("倒序的，DOWN")  # 一样的话肯定是倒序的    else:        print("乱序的，None") while 1:    strings = input("请输入内容：")    list_value = list(re.findall("[a-zA-Z0-9]", strings))  # 用正则提取出每个元素，因为比较的是列表    is_up_down_none(list_value)

 

(2).写一个函数，对列表li = [9,8,3,2,6,4,5,7,1]，进行从小到大的排序。最后返回li

# 使用内置函数：sorted()def sorting(li1):    return sorted(li1)li1 = [9, 8, 3, 2, 6, 4, 5, 7, 1]g = sorting(li1)print(g)

使用冒泡排序法：

def bubbling(li1):    for i in range(len(li1)): # list的下标是从0开始的，range()左闭右开，取不到最后一个数值，刚好不会造成列表index溢出        for j in range(i): # 只需比较8次就可以了，因为最后一次肯定是最小值在前面了            if li1[i] < li1[j]:                li1[i], li1[j] = li1[j], li1[i]    print(li1)li1 = [9, 8, 3, 2, 6, 4, 5, 7, 1]bubbling(li1)"""每个数字都与其他的做比较，然后进行交换。外面一层循环即是控制比较几次，也是确定当前的下标，里面一层循环控制每个数字都与外面的那个下表进行对比。"""