day11-高阶函数

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day11-高阶函数

一、函数作为变量

函数调用表达式 — 调用函数的语句

普通值能做到的事情函数调用表达式都可以做

python中声明函数本质就是声明一个类型是function的变量,函数名即变量名;变量能做的事情,函数都可以做

  • 一个变量可以给另一个变量赋值
  • 给变量重新赋值
  • 变量作为容器的元素
  • 变量可以作为函数的参数
    • 一个函数可以作为另一个函数的参数,如果一个函数也是函数,那么这种函数叫实参高阶函数
  • 变量作为函数的返回值
    • 一个函数的返回值也是一个函数,那么这个函数就是返回值高阶函数

实参高阶函数:列表.sort()sorted()max()min()

sortsorte

这两个函数是实参高阶函数,里面有个参数key要求传一个函数

key参数对应的函数就是用来决定排序规则:函数需要一个参数和一个返回值,它的参数代表需要排序的序列的元素,返回值是比较对象


二、迭代器

1.什么是迭代器

  • 迭代器是容器型数据类型(序列),可变(不支持增删改)、有序(不支持下标操作)
  • 保存在迭代器中的元素,只能取,并且取出来后迭代器中就不再保存,也不可以再往迭代器中添加元素
  • 迭代器没有对应的格式,迭代器只能是通过某种其他的序列转换成迭代器,或者生成器

2.获取迭代器的元素

  • 不管什么样的方式去获取迭代器的元素,获取一个就少一个
  • 获取单个元素:next(迭代器) — 获取迭代器最顶层的元素
  • 遍历:一个一个取,获取迭代器中所有的元素

三、生成器

生成器就是迭代器 — 获取元素和迭代器一样(只能一个一个的取,取一个少一个)

调用函数中yield关键字的函数,就可以得到一个生成器

yield只能出现在函数体中

调用有yield关键字的函数,不会执行函数体,也不会获取返回值,而是得到一个生成器

生成器怎么产生数据:

看一个生成器能产生几个数据,看执行完生成器对应的函数会遇到几次yieldyield后面的值就是生成器能产生的数据。

生成器数据的原理:

生成器不会同时将所有的元素保存起来,而是需要数据的时候临时产生数据。

获取生成器元素的时候,就去执行生成器对应的函数体,从前往后执行,直到遇到yield为止,并且将yield后面的值作为结果;同时保存结束位置,下次获取下一个元素的时候,接着上次结束的位置执行,直到遇到下一个yield;以此类推

如果执行到函数结束都没有遇到yieldniext函数就会报StopIterrtion错误。


四、生成式

生成式本质就是生成器

(表达式 for 变量 in 序列) — 创建一个生成器

展开成生成式:

def funcs():

​ for 变量 in 序列:

​ yield 表达式

[表达式 for 变量 in 序列] — 将生成式对应的生成器转换成列表

(表达式 for 变量 in 序列 if 条件语句) — 创建一个生成器


五、模块的使用

实际开发的时候,一个项目会分多个模块

一个py文件就是一个模块

导入模块:

(1) import 模块名 — 在当前模块中导入指定模块,导入后可以使用指定模块中所有的全局变量

​ 以模块名.变量名去使用

(2) from 模块名 import 全局变量1,全局变量2,… — 导入指定模块中指定的全局变量;

​ 被导入的全局变量在当前模块中直接使用。

(3) 重命名

​ import 模块名 as 新模块名 — 模块重命名,通过新模块名去使用模块

​ from 模块名 import 变量1 as 新变量1,变量2 as 新变量2,… — 变量重命名,通过新变量去使用变量

(4) 通配符

​ from 模块名 import * — 导入模块中所有的全局变量,使用的时候直接使用

导入模块的原理:

当执行导入模块代码的时候,实质会执行被导入的模块对应的py文件

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