python---内置函数，匿名函数，嵌套函数，高阶函数，序列化

函数简单说明

# 函数即"变量"
# 高阶函数
#     a.把一个函数名当做实参传给另一个函数(在不修改被装饰函数的源代码的情况下，为其添加功能)
#     b.返回值中包含函数名（不修改函数的调用方式）
'''
import  time
def bar():
    print("in the bar!")
    time.sleep(2)

def foo(func):
    start_time = time.time()
    func()                  #根据内存地址，执行代码
    stop_time = time.time()
    print("run time %s"  %(stop_time-start_time))
foo(bar)

#函数嵌套，是在一个函数内，用一个def来定义一个新的函数
def foo():
    print("in the foo")
    def bar():
        print("in the bar")
    bar()

#函数调用
def foo():
    print("in the foo")
    bar()

def bar():
    print("in the bar")

匿名函数

calc = lambda a,b :a+b
print(calc(1,2))

calc = lambda n : 3 if n<5 else n*n
print(calc(12))

res = filter(lambda n:n>5,range(10))
res = map(lambda n:n*n,range(5))
for i in res:
    print('----',i)

res = [lambda i:i*2 for i in range(10)]

内置函数

# -*- coding:utf-8 -*-
# LC
print(all([1,2,3,0,4]))     #all中的课迭代对象全为真则返回真
print(any([1,2,3,0]))       #any中有一个为真则返回真
print(bin(101))             #把数字转换成2进制
print(bool({}))             #判断整数是否为真，列表，元组，字典如果为空，则返回False

a = bytes("abcde",encoding="utf-8")     #字符串默认是不能够修改的
b = bytearray("abcde",encoding="utf-8")     #将原有数据变化成一个列表，并且可以改变
b[1] = 100                          #改变列表中的值，但必须要赋值一个整型，为ASCII码表对应的数字，即d对应ASCII码中的100
print("----",b)

callable([])      #判断是否为可调用对象，函数，类都是可以调用的，即是否有()调用
print(callable([]))
def hel():pass
print(callable(hel))

chr(100)        #输入数字，返回数字对应的unicode表中的字符
print("----",chr(97))

ord("i")       #输入字符，将字符对应的unicode表的数字返回
print(ord("你"))

code = "for i in range(10):print(i)"
exec(code)      #exec能够将字符串转换成可执行代码并执行

print(dir(code))   #查看一点对象具体有什么方法可以使用

print(divmod(10.2,2.2)) #查看两张相除的结果及余数

#enumerate([])         #将可迭代对象按着序列号排序
list1 = ['January','February','March','April','May','June','July','August','September','October','November','December']
print(list(enumerate(list1,start=1)))               #表示从1开始计数，将list1中的对象分配一个序号
for index,i in enumerate(list1,start=1):
    print(index,i)

#filter
res = filter(lambda n:n>5,range(10))        #结合lambda，filter将lambda中为True的返回
for i in res:
    print(i)
#map
res = map( lambda n:n*2,range(6))           #map将lambda range中所有的元素进行运算
for i in res:
    print(i)

res = [lambda i:i*2 for i in range(10)]
#reduce
import functools
rese = functools.reduce(lambda x,y:x+y,range(5))       #表示x,y默认从0,1开始，x+y结果传递给x，y每次+1，并把结果给x,(即列表中所有数字相加)
print(rese)

res = functools.reduce(lambda x,y:x*y,range(1,10))      #列表中所有数字相乘
print('----',res)

#frozeset
a = frozenset([1,2,3,5,534,4,34,2])         #表示一个不可变集合，即默认集合拥有的方法将无法使用
print(a)

#globals()          #将整个程序，仅这个文件的变量按着key，value的格式，字典的方式呈现
print(globals())

#hash

#hex            #将数字转换成16进制
#oct(x)         #将数字转换成8进制
hex(152)

#id             #返回内存地址
print('---',id(1))

#locals()           #寻找局部变量中的变量，仅在局部有效

#max()              #找出最大的值
#min()

#pow
print(pow(2,4,5))            #求x的y次方，然后使用z求余

#round
print(round(1.232122322,5))              #表示保留小数点后几位

#sorted
a = {5:2,8:0,1:4,-5:7,99:11}
print(sorted(a.items()))                #将字典a变成列表，并排序，默认按着字典的key排序
# 结果：[(-5, 7), (1, 4), (5, 2), (8, 0), (99, 11)]
print(sorted(a.items(),key=lambda x:x[1]))      #按着字典value排序，使用lambda来指定转换后的列表中的第二个数字排序
# 结果：[(8, 0), (5, 2), (1, 4), (-5, 7), (99, 11)]

#zip                #将多个可迭代对象进行相互柔和,以最短的算
a = (1,2,3,4,5,6,7)
b = ('a','b','c','d','e','f')
print(len(b))
c = ('+' for i in range(len(b)))        #使用生成器生成一个元组
print(c)
for i in zip(a,b,c):
    print(i)

#map                #将可迭代对象按着函数执行，即将可迭代对象的值传递给函数，并返回结果
def hel(*args):

    return args
for i in map(hel,a,b):
    print(i)

序列化

#json序列化               #json能够将内存中的熟悉序列化值硬盘文件中，json只能序列号简单的，如列表，元组，字典等，函数不行
import  json
info = {
    'name':'lc',
    'age':19
}
f = open("test.txt",'w')
f.write(json.dumps(info))
f.close()

#json反序列化               #json返序列化能够将文件中的数据加载至内存中，保持原格式
f = open("test.txt","r")
data = json.loads(f.read())     #通过loads来实现
print(data["age"])              #可以直接读取
f.close()

#pickle序列化              #pickle能够序列化复杂的对象类型，如函数，pickle仅在python中有效，json是在各种语言中都有效
import pickle
import json
def hello(name):
    print("hello,",name)
info = {
    'name':'lc',
    'age':'19',
    'func':hello                    #函数
}
f = open("test.txt","wb")               #pickle序列化需要用字节格式
pickle.dump(info,f)              #等价于f.write(pickle.dumps(info))
f.close()

#pickle反序列化
f = open("test.txt","rb")
data = pickle.load(f)                                #等价于data = pickle.loads(f.read())
print(data["func"]("lvcheng"))
f.close()

高阶函数

转载：http://www.cnblogs.com/ghgyj/p/3997548.html 

要理解“函数本身也可以作为参数传入”，可以从Python内建的map/reduce函数入手。

如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：

现在，我们用Python代码实现：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

请注意我们定义的函数f。当我们写f时，指的是函数对象本身，当我们写f(1)时，指的是调用f函数，并传入参数1，期待返回结果1。

因此，map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。

像map()函数这种能够接收函数作为参数的函数，称之为高阶函数（Higher-order function）。

你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：

L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print L

的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数。

再看reduce的用法。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：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：

>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

整理成一个str2int的函数就是：

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成：

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))

也就是说，假设Python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！

lambda函数的用法在下一节介绍。