一、生成器send方法
# send的工作原理# 1.send发送信息给当前停止的yield# 2.再去调用__next__()方法，生成器接着往下指向，返回下一个yield值并停止
# 案例：persons = ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七']def order(persons): for i in range(len(persons)): if i == 0: print('%s在面试' % persons[0]) else: print('%s叫%s在面试' % (name, persons[i])) print('%s面试完毕' % persons[i]) name = yield persons[i]obj = order(persons)for i in range(len(persons)): if i == 0: p = obj.__next__() else: p = obj.send(p) print('=============================') 二、递归
# 递归：# 函数直接或间接调用本身，都称之为递归# 回溯：找寻答案的过程# 递推：推出结果的过程# 前提条件：# 1.递归必须有出口# 2.递归回溯递推的条件一定有规律
# 案例一：获得第 count 个人的年纪def get_age(count): if count == 1: return 58 # 第 九...一 个人 - 2 age = get_age(count - 1) - 2 return ageage = get_age(3)print(age)
# 案例二：求n的阶乘 5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120# 5! = 5 * 4!# 4! = 4 * 3!# 3! = 3 * 2!# 2! = 2 * 1!# 1! = 1def jiecheng(n): if n == 1 or n == 0: return 1 ji = n * jiecheng(n - 1) return jires = jiecheng(5)print(res)
三、匿名函数
# 匿名函数：# 1.匿名函数没有函数名# 2.匿名函数的关键字采用lambda# 3.关键字 lambda 与标识函数功能体 : 之间一定是参数，所以省略()# 4.匿名函数没有函数体，只有返回值，所以函数体和返回值的return关键字都省略了正常函数：def fn(*args, **kwargs): # 函数体 return '返回值'匿名函数：lambda *args, **kwargs: '返回值'
# 注意：# 1.参数的使用和有名函数一样，六种形参都支持# 2.返回值必须明确成一个值，可以为单个值对象，也可以为一个容器对象a = lambda *args, **kwargs: '返回值1', '返回值2'print(a) # (at 0x0000022D0B7E88C8>, '返回值2')# 返回值1print(a[0]())
def fn(): return '返回值1', '返回值2' a = lambda *args, **kwargs: fn()
# 正确返回两个值: 主动构成成容器类型 lambda *args, **kwargs: ('返回值1', '返回值2') 四、匿名函数的应用
# 1.用变量接收，该变量就存放了匿名函数的函数地址# -- 函数又有名字了，用完也不能被回收了，匿名函数匿名也没意义了"""add = lambda n1, n2: n1 + n2print(add(10, 20))
# 2.结合内置函数来使用# max：工作原理print(max(10, 2000, 300, 5))print(max('azbd'))max结合匿名工作原理：max(iter, lambda x: x)# 1.max内部会遍历iter，将遍历结果一一传给lambda的参数x# 2.依据lambda的返回值作为比较条件，得到最大条件下的那个遍历值# 3.对外返回最大的遍历值 # min结合匿名工作原理一样，得到的是最小值 五、map与reduce
# map：映射# def fn(x):# return x * 2# res = map(fn, [3, 1, 4, 2, 5])# print(list(res))dic = { 'owen': 3, 'zero': 5}res = map(lambda k: (k, dic[k] * 2), dic)print(list(res)) # [('owen', 6), ('zero', 10)]# for v in res:# print(v) # reduce：合并from functools import reduceres = reduce(lambda x, y: x + y, [3, 1, 2, 4, 5]) # 所以元素的和print(res)res = reduce(lambda x, y: x * y, [3, 1, 2, 4, 5]) # 所有元素的积print(res)print(sum([3, 1, 2, 4, 5]))
六、常用的内置函数
# 1.与类型相关的# list() str() ord() chr() bool() int() ...print(ord('A'))print(chr(97))# 2.进制转化print(bin(10)) # 1010print(oct(10)) # 12print(hex(10)) # aprint(0b1111) # 15print(0o10) # 8print(0x11) # 17from functools import reduce# 3.常用操作类的# range() len() iter() next() enumerate() id() type() print() input() open()# 4.原义字符串print(r'a\nb')print(ascii('a\nb'))print(repr('a\nb'))# 5.数学相关运算# abs() sum() max() min() pow() sorted()print(abs(-1))print(pow(2, 3)) # 2**3print(pow(2, 3, 3)) # 2**3%3dic = { 'owed': (1, 88888), 'zdds': (2, 66666), 'tom': (3, 77777),}res = sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1])print(res) # ['zdds', 'tom', 'owed']res = sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1], reverse=True)print(res) # ['owed', 'tom', 'zdds']