函数与生成器

一、函数

1.1、函数的关键字

def　　　　  定义函数

return　　    返回值

pass　　　   占位

exit(1)　　    直接退出并返回1

1.2、高阶函数

高阶函数都是可以通过代码逻辑实现，但是自己写的函数的复杂程度或者算法不一定有人家内置的好

①、map高阶函数：

def f(x):
　　return x*x

print(map(f, [1, 2, 3, 4]))
print(list((map(f, [1, 2, 3, 4]))))
for i in map(f, [1, 2, 3, 4]):
　　print(i)

仿照map：

def testMap(fun, iter):
　　l = list()
　　for i in iter:
　　　　l.append(fun(i))
　　return l

print(testMap(f, [1, 2, 3, 4]))

②、filter()函数用于过滤序列，和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例子：

filter(lamdba x: x%2 ==1, [1, 2, 3, 4, 5])

③、reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

def add(x, y):
　　return x+y

reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])
# 1, 2 = 3
# 3, 3 = 6
# 6, 4 = 10
# 10, 5 = 15

④、sorted排序
参数：sorted(iterable, key, reverse)
iterable 一个可迭代的对象、 key 对什么进行排序、 reverse bool类型，如果为true为反序， 默认为false、 返回值是一个list

print(sorted([1, 4, 342, 3, 45, 76, 435, 34], reverse=True))

对字典的key或者val进行排序：

m = dict(a=1, c=10, b=20, d=15)
print(m)
print(sorted(m.items()))
print(sorted(m.items(), key=lambda x: x[0]))
print(dict(sorted(m.items(), key=lambda x: x[1])))
# print(sorted(m.items(), key = lambda d:d[1], reverse = True))

1.3、列表生成式（执行效率高且经常用）：

[exp for val in collection if condition]

a2 = [x for x in range(1, 10) if x%2==0]

print(a2)

例子（九宫格）：

def jgg():
    number = list()
    for i in range(1, 10):
        number.append(i)
    for A in [x for x in range(1, 10)]:
        for B in [x for x in range(1, 10) if x != A]:
            for C in [x for x in range(1, 10) if x != A and x != B]:
                for D in [x for x in range(1, 10) if x != A and x != B and x!= C]:
                    print("A = {0} B = {1}  C = {2} D = {3}".format(A, B, C, D))

1.4、生成器：

方法一：
(exp for val in collection if condition)

a1 = (x for x in range(1, 10) if x%2==0)
print(a1)
for i in a1:
    print(i)
print(next(a1))   #python3 是直接调用next方法，python2中是使用a1.next()

方法二：
def test():
    a = 1
    for i in range(1, 10):
        yield i
        # return i
        a += 1
        # return i

# yield 可以理解成return，但是比return多一些角色
# yiele 每次都返回，但是下一次取值时，从上一次yield的下一行开始
m = test()
print(m)

1.5、示例（把1.xtx的内容按照uid排序）：

import codecs

with codecs.open("1.txt", "r") as l:
    result = sorted(l.readlines(), key=lambda item: int(item.split(":")[2]))
for i in result:
    print(i)

 1.6、函数的设计规范

　　耦合性：

　　　　①、通过参数接收输入，以及通过return产生输出以保证函数的独立性；

　　　　②、尽量减少使用全局变量进行函数间的通信；

　　　　③、不要在函数中修改可变类型的参数；

　　　　④、避免直接改变定义在另外一个模块中的变量；

　　聚合性：

　　　　①、每个函数都应该有一个单一的、统一的目标；

　　　　②、每个函数的功能都应该相对简单；