filter 接收函数，作为筛选条件，返回True，false
# # filter（function（筛选），iterable） # def func(x): # return x % 2 == 1 # lst = [1, 2,3,4,5,6,7,8,9] # lt = filter(func,lst) #接收函数，作为筛选条件 # print(list(lt)) filter()
map函数，对每一个元素进行映射，分别执行func
# # map 映射函数, 语法 map(func,iterable) 可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射,分别执行func # # # 计算每一个元素的平方 # # # def func(x): # # return x ** 2 # # # # lst = [1,3,5,7,9] # 接收到的是一个迭代器 # # lt = map(func,lst) # # print(lt) # # print(list(lt)) # # lst1 = [1,3,5,7,9] # lst2 = [2,4,6,8,10] # # print(list(map(lambda x,y: x+y, lst2,lst1))) # 如果后面有多个列表,需要一一对应
递归，函数自身条用自身，只关注起始条件和结束条件不关注中间过程。递归时注意最大递归深度，即结束条件写好
# 在函数中自己调用自己就是递归 # def func(a,b,n): # print(a) # while n < 5: # a,b = b,a+b # print(b) # n += 1 # # func(0,1,0) # n = 993 # def func(): # global n # 不要在局部作用域里面尝试改变全局变量 # while n > 0: # print("ly") # n -= 1 # func() # # func() # def func(): # print("ly") # func() # # func() # 超过最大递归深度会报错 # 文件夹结构就是树形结构 # 遍历树形结构 import os filepath = "F:\python\12_27" def read(filepath,n): lt = os.listdir(filepath) for e in lt: if os.path.isdir(os.path.join(filepath,e)): print(" "*n,e) read(os.path.join(filepath,e),n+1) else: print(" "*n,e) read(filepath,0)
二分查找，两种递归写法，一种普通写法
# 二分查找 # lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] # left = 0 # right = len(lst) - 1 # n = 66 # while left <= right: # middle = (left + right) // 2 # if n > lst[middle]: # left = middle + 1 # elif n < lst[middle]: # right = middle - 1 # else: # print(middle) # break # else: # print("没到到") # lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] # def func(left,right,n): # middle = (left + right) // 2 # if left > right: # return -1 # if lst[middle] < n: # left = middle + 1 # elif lst[middle] > n: # right = middle - 1 # else: # return middle # return func(left,right,n) # # print(func(0,len(lst),78)) # lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] # def func(lst,n): # middle = (0 + len(lst)) // 2 # if len(lst) <= 0: # return -1 # if n > lst[middle]: # lst = lst[middle:] # elif n < lst[middle]: # lst = lst[:middle] # else: # return lst[middle],"Yes" # return func(lst,n) # # print(func(lst,88))
快捷键： ctrl b 查看源码
ctrl alt l 按照pep8 规范代码。自己编辑时注意，不要太依赖
# # # def func(a, b, c): # # # print(a, b, c) # # # # # # # # # func(1, 2, 1) # # # # def func(*args,**kwargs): # 动态参数。针对的是传参不确定的情况，*args 接收全部位置参数， **kwargs 接收全部为位置参数 # # print(args) # # print(kwargs) # # print(*args) # # # print(**kwargs) # # # # func(1, 2, 3, name = "Ly", age=100) # # # (1, 2, 3) # # # {'name': 'Ly', 'age': 100} # # # 1 2 # # # # # 当定义一个函数的时候* 代表的是聚合，当执行一个函数的时候*代表的打散 # # # # # def func(*args,**kwargs): # print(args) # print(*args) # # l1 = [1, 2, 3] # l2 = [4, 5, 6] # func(*l1,*l2) def func(): a = 1 b = 2 print(a) def func2(): b = 3 print(a,b) print(666) func2() print(111) func() # 1 666 1 3 111
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生成器
生成器的本质就是迭代器
创建的方式
生成器函数
在函数中包含了yield，可以分段执行函数
def func():
pass
yield 1
yield 2
func() 创建一个生成器
__next__() 可以触发一次生成器执行，执行到下一个yield。最后一个yield之后在执行__next__()会报错。StopIteration
生成器表达式
列表表达式：[结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选]
生成器表达式：(结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选),没有元组推导式
字典表达式：（结果(k:v) for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选）
集合表达式：（结果k,v） for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选）
特点：
节省内存
惰性机制
只能向前
函数的定义：以功能为导向
函数的返回值 ：结束函数
不写return 或者return 后面不写时默认都是None。多个返回值时都作为元组返回
函数的传参：（实参）1.位置参数
2.关键字参数
3.混合参数 位置参数在关键在参数的前面
（形参）1.位置参数
2.默认参数
3.动态参数 位置参数在默认参数的前面 *args,**kwargs
名称空间：当程序执行时，将变量与值的对应关系存放在一个空间中，临时名称空间：这个空间会随着函数执行结束而消失。
内置名称空间：python自带的内置函数
全局作用域：内置名称空间，全局名称空间。 局部作用域 临时名称空间
global：在函数中声明一个全局变量
在函数中修改一个全局变量
nonlocal 对父级或者更高级变量进行修改但是不能修改全局变量
闭包：内存函数对外存函数的引用，在函数执行结束后，变量不会马上消失，可以节省时间
迭代器：内部含有__iter__和__next__方法的
好处：节省内存
惰性机制
一直向前
生成器：
自己用python代码写的迭代器
生成器表达式：循环模式[i for i in range(20)]
筛选模式[i for i in range(20) if i > 5]