##############################################匿名函数####################################################
# lambda x:x+1
# def calc(x):
# return x+1
# calc(10)
#用匿名函数来表示#####基本语法结构####lambda + 匿名函数的形参+函数表达处理公式(相当于函数的return)
# lambda x:x+1
# res = lambda x:x+1
# print(res(10)
###########根据输入的内容修改#################################################################################
# name = 'alex'
# def name_change(name):
# name = input('>>>')
# print(name)
# name_change(name)
###########匿名函数#####################需要和其他函数一起使用，一般不是独立存在的##############################
# name = 'alex'
# name_change = input(">>>")
# lambda name:name_change
# test = lambda name:name_change
# print(test(name_change))
##########匿名函数#####################只能使用一行，不能进行逻辑判断#############################################
##################################################################################################################
#编程方法论:
#1.面向过程式编程
#2.函数式编程
#3.面向对象
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#什么是过程？
#没有返回值的对象就是面向过程，过程也是函数
#面向过程就是把大的问题分解成小的问题，基本单位就是函数
#######################################
# 什么是函数式编程？
# 和面向对象一样，基本单位都是函数
#函数式编程 = 编程语言定义的函数 + 数学意义的函数
#相比面向过程，函数式编程会更为精简，都是可读性差
#python不是一门严格意义上的函数式编程语言
#######################################
#函数式编程的特性
#1.不可变，不用变量保存状态，不修改变量
#2.函数体内不应该有任何形式的赋值操作
#3.尽量不要使用在子函数去改全局变量
##########################################
# def foo(n):
# print(n)
# def bar(name):
# print('my name is %s' %name)
# foo(bar('alex'))
# 把函数当做参数传值，传给另一个函数
# def foo():
# print('from foo')
# return foo
# print(foo()())
######################################高阶函数#################################################
#1.把函数当做参数传给另外一个函数
#2.返回值中包含函数
##############################高阶函数用于构成装饰器###########################################
#——————————————————————————————————————————————#
##############################尾调用优化##########################################################
#尾调用：在函数的最后一步调用另外一个函数(最后一行不一定是函数的最后一步)
#——————————————————————————————————————————————#
###############################map函数##############################################################
# num_1 = [1,2,10,5,3,7]#根据列表得出所有的元素的平方组成列表
# ret = []
# for item in num_1:
# ret.append(item**2)
# print(ret)
# [1, 4, 100, 25, 9, 49]
#############################封装函数##############################################################
# num_1 = [1,2,10,5,3,7]
# def map_test(array):
# ret = []
# for item in num_1:
# ret.append(item**2)
# return ret
# print(map_test(num_1))
#————————————————————————————————————————————————#
# num_1 = [1,2,10,5,3,7]
# def add_one(x):#lambda x:x+1
# return x+1
# def min_one(x):
# return x-1
# def map_test(func,array):
# ret = []
# for item in num_1:
# res = func(item)
# ret.append(res)
# return ret
# print(map_test(add_one,num_1))
######终极版本#############
# num_1 = [1,2,10,5,3,7]
# def map_test(func,array):
# ret = []
# for i in array:
# res = func(i)
# ret.append(res)
# return ret
# print(map_test(lambda x:x-1,num_1))
# [0, 1, 9, 4, 2, 6]
#########################map函数#####################################################################
# num_1 = [1,2,10,5,3,7]
# res = map(lambda x:x-1,num_1)
# print('内置函数map，处理结果',res)
# 内置函数map，处理结果 <map object at 0x00000000027B8128>
# [0, 1, 9, 4, 2, 6]
# for i in res:
# print(i)
# print(list(res))
#map实际是迭代器
#map 两个参数，第一个填方法，第二个写可迭代对象
#———————————————————————————————————————————————————#
#####################################filter函数#########################################################
# movie_person = ['alex','wupeiqi','yuanhao','sb_alex','linhaifeng']
# def sb_show(n):
# return n.endswith('sb')
# def filter_test(array):
# ret = []
# for p in array:
# if not p.startswith('sb'):
# ret.append(p)
# return ret
# print(filter_test(movie_person))
# movie_person = ['alex','wupeiqi','yuanhao','sb_alex','linhaifeng']
# res = filter(lambda x:not x.startswith('sb'),movie_person)
# print(list(res))
# ['alex', 'wupeiqi', 'yuanhao', 'linhaifeng']
#——————————————————————————————————————————————————————#
#################################reduce函数###################################################################
# from functools import reduce
num_l = [1,2,3,4,5,6,100]
# res = 0
# for num in num_l:
# res+=num
# print(res)
# def reduce_test(func,array):
# res = 0
# for num in (array):
# res+=num
# return res
# print(reduce_test(num_l))
#reduce函数实际就是压缩数据，使用方法：函数+序列+初始值
#################################################################总结######################
#1.map用来处理序列中的每个元素，得到的结果是一个迭代器形式的列表(元素的格式及位置与原来一样)
#2.filter函数时遍历序列中的每一个元素，判断每个元素，得到布尔值，如果是True则留在内存中[用于过滤数据]
#3.reduce就是合并数据
#——————————————————————————————————————————————————#
##########################################内置函数########################################################
# 1.abs()取绝对值
# print(abs(-5))
# 5
#################
# 2.all()代表所有的值,所有的元素取出做布尔运算，0 None ‘ ’为假,所有的结果都是真则为真，有一个为假则为假
# print(all([1,2,'1']))
# True
#3.any()代表任意的值，有一个为假，则全为假，有一个为真则全为真
# print(any([1,2,'3',0]))
# True
# 4.bin()十进制转换为二进制
# print(bin(3))
# 0b11
# 5.bool判断布尔值，空、None、0布尔值为False
#6.bytes()代表把字符串转换为字节的形式,通过2进制传输
# name = "你好"
# print(bytes(name,encoding='UTF-8').decode('UTF-8'))#用什么方式编码就要用什么解码
#7.classmethod()
#8.delattr()
#9.dict()字典
#10.dir()目录，某一个对象下所具有的所有方法
#11.divmod()取商得余数,可以用来做网页的分页功能
# print(divmod(10,3))10代表总记录，3代表每页显示3条记录
# (3, 1)
#12.eval()将字符串中的字典提取出来，去除字符串，并执行数值计算
# dic = {'name':'alex'}
# dic_str = str(dic)
# print(dic_str)
# print(eval(dic_str))
#13.hash()可hash的数据类型即不可变的数据类型，不可hash的位可变的数据类型
# hash实际是一种算法，根据算法得出hash值,任何值都会被算为指定位数的值，不能反推出值，变量不变，hash值不变
#hash使用方法：网络下载时，数据传输时修改木马程序，导致电脑中毒，对软件整体做hash运算，将值和软件同时下载
#下载后解码时使用hash值得出下载值，只要hash值相同及软件未被修改
#14.help查看方法的使用
#15.bin(10)十进制转换为二进制
#16.hex(12)十进制转换为十六进制
#17.oct(12)十进制转换为8进制
#18.isinstance()什么是什么的实例,判断输入的数据是不是该类的数据类型
# print(isinstance(1,int))
# True
#19.globals 系统处理成相对路径
# name = '哈哈哈哈哈哈哈'
# print(globals())
#max()、min()取最大最小值