一、面向过程编程
面向过程是一门编程思想
面向 | 过程 | 编程：
核心是‘过程’，过程指的是一种解决问题的步骤，即先做什么再做什么，基于编程思想写程序，好比在设计一条工厂流水线，一种机械师的思维方式
- 优点
- 将复杂的问题流程化，进而简单化
- 缺点
- 可扩展性差（牵一发而动全身，若修改当前程序设计的某一部分，会导致其他部分同时需要修改，扩展性差）
def get_user_pwd(): # 获取用户注册的用户名和密码
while True:
username = input('请输入注册的用户名：').strip()
if username.isalpha():
break
else:
print('您输入的用户名不合法，请重新输入')
while True:
password = input('请输入注册的密码：').strip()
re_password = input('请确认密码：').strip()
if password == re_password:
break
else:
print('您输入的两次密码不一致')
return username, password
def cut_user_pwd(user, pwd): # 用户名密码拼接字符串
user_pwd_str = f'{user}:{pwd}
'
return user_pwd_str
def save_data(user_pwd_str):
with open('user_name.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(user_pwd_str)
def register(): # 注册
# 先让用户输入用户名和密码，效验合法性
user, pwd = get_user_pwd()
# 设计字符串的拼接，得到拼接好的字符串
user_pwd_str = cut_user_pwd(user, pwd)
# 写入文件
save_data(user_pwd_str)
register()
二、匿名函数
匿名函数：无名字的函数
对比使用def关键字创建的是有名字的函数，使用lambda关键字创建则是没有名字的函数，即匿名函数，语法如下
lambda 参数1，参数2...：expression
举例：
lamdba x,y,z:x+y+z
#等同于
def func(x,y,z)
return x+y+z
匿名函数需要一次使用，单独使用毫无意义，它必须配合“内置函数”一起使用
函数中的关键字 def 和 return已经自动添加了，所以只需 lamdba 参数即可
三、内置函数
Python内部提供的内置方法，如
print()
range()
len()
-
max 求最大值
-
min 求最小值
获取字典（字典中，value最大的key的名字）
max(dict1,key=lambda x:dict1[x])
例如：
dict1 = {
'tank': 1000,
'egon': 500,
'sean': 200,
'jason': 500
}
print(max(dict1,key = lambda x:dict1[x]))
print(min(dict1,key = lambda x:dict1[x]))
tank
sean
- sorted:默认升序（从小到大） reverse：反转 reverse默认是False
例如：
list1 = [3, 5, 4, 8, 9, 7, 6, 1, 2]
print(sorted(list1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 反转
print(sorted(list1, reverse= True))
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
- map：映射
- map(函数地址，可迭代对象)——> map对象
map会将可迭代对象中的每一个值进行修改，然后映射到一个map对象中
可以再将map对象转换成列表/元组。 注意：只能转一次
定义一个可迭代对象
array = [1, 2, 3, 4, 5])
对每个元素做平方处理
res1 = map(lambda x : x **2, array)
print(res1) #直接打印是一个内存地址
print(list(res1)) # 所以转换成list后打印
<map object at 0x0000021E34B376D8>
[1, 4, 9, 16, 25]
- reduce：合并
- reduce(函数地址， 可迭代对象， 初始值 默认为0)
每次从可迭代对象中获取两个值并合并
初始值：执行reduce函数时，都是从初始值开始合并
reduce函数可以接收三个参数，一个是函数，第二个是可迭代对象，第三个是初始值
求上面array的和
from functools import reduce
res2 = reduce(lambda x, y: x + y, array)
print(res2)
15
默认第三个参数初始值为0 ，但也可以自己指定
from functools import reduce
res2 = reduce(lambda x, y: x + y, array, 100)
print(res2)
115
- filter：过滤
- filter(函数地址 可迭代对象)
例如将array中大于3的元素过滤出来
res3 = filter(lambda x : x > 3, array)
print(res3) # 得到的结果仍然是迭代器
print(list(res3))
<filter object at 0x000002350F8E76D8>
[4, 5]