一、变量作用域
变量起作用的代码范围称为变量的作用域，不同作用域内变量名可以相同，互不影响。
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局部变量在函数内部定义的普通变量只在函数内部起作用。当函数执行结束后，局部变量自动删除，不再可以使用。
局部变量的引用比全局变量速度快，应优先考虑使用。 -
全局变量可以通过关键字global来定义。这分为两种情况：
1.一个变量已在函数外定义，如果在函数内需要为这个变量赋值，并要将这个赋值结果反映到函数外，可以在函数内使用global将其声明为全局变量。
2.如果一个变量在函数外没有定义，在函数内部也可以直接将一个变量定义为全局变量，该函数执行后，将增加一个新的全局变量。 -
在函数内只引用某个变量的值而没有为其赋新值，如果这样的操作可以执行，那么该变量为（隐式的）全局变量。
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如果在函数内任意位置有为变量赋新值的操作，该变量即被认为是（隐式的）局部变量，除非在函数内显式地用关键字global进行声明。
>>> def demo():
global x #x被声明为全局变量
x = 3
y = 4
print(x,y)
>>> x = 5
>>> demo()
3 4
>>> x
3 #如果把global x删去则输出5，因为此时上边定义的x为局部变量，只在demo（）函数内生效
>>> y #因为y是局部变量所以在函数外调用会报错
NameError: name 'y' is not defined
>>> del x #把x删掉
>>> x
NameError: name 'x' is not defined
>>> demo()
3 4
>>> x
3
>>> y
NameError: name 'y' is not defined
- 如果局部变量与全局变量具有相同的名字，那么该局部变量会在自己的作用域内隐藏同名的全局变量，但函数内部声明的局部变量不会影响到函数外部。
>>> def demo():
x = 3 #创建了局部变量，并自动隐藏了同名的全局变量
>>> x = 5
>>> x
5 #函数内部声明的局部变量不会影响函数外部
>>> demo()
>>> x #函数执行不影响外面全局变量的值
5
二、lambda表达式
- lambda表达式可以用来声明匿名函数，也就是没有函数名字的临时使用的小函数，尤其适合需要一个函数作为另一个函数参数的场合。也可以定义具名函数。
- lambda表达式只可以包含一个表达式，该表达式的计算结果可以看作是函数的返回值，不允许包含复合语句，但在表达式中可以调用其他函数。
>>> f = lambda x, y, z: x+y+z #可以给lambda表达式起名字
>>> f(1,2,3) #像函数一样调用
6
>>> g = lambda x, y=2, z=3: x+y+z #参数默认值
>>> g(1)
6
>>> g(2, z=4, y=5) #关键参数
11
>>> L = [1,2,3,4,5]
>>> print(list(map(lambda x: x+10, L))) #模拟向量运算
[11, 12, 13, 14, 15]
>>> L
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> data = list(range(20)) #创建列表
>>> data
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> import random
>>> random.shuffle(data) #打乱顺序
>>> data
[4, 3, 11, 13, 12, 15, 9, 2, 10, 6, 19, 18, 14, 8, 0, 7, 5, 17, 1, 16]
>>> data.sort(key=lambda x: x) #和不指定规则效果一样
>>> data
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> data.sort(key=lambda x: len(str(x))) #按转换成字符串以后的长度排序
>>> data
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> data.sort(key=lambda x: len(str(x)), reverse=True) #降序排序，两位数在前
>>> data
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
三、生成器函数
- 包含yield语句的函数可以用来创建生成器对象，这样的函数也称生成器函数。
- yield语句与return语句的作用相似，都是用来从函数中返回值。与return语句不同的是，return语句一旦执行会立刻结束函数的运行，而每次执行到yield语句并返回一个值之后会暂停或挂起后面代码的执行，下次通过生成器对象的__next__()方法、内置函数next()、for循环遍历生成器对象元素或其他方式显式“索要”数据时恢复执行。
- 生成器具有惰性求值的特点，适合大数据处理。
#编写并使用能够生成斐波那契数列的生成器函数。
>>> def f():
a, b = 1, 1 #序列解包，同时为多个元素赋值
while True:
yield a #暂停执行，需要时再产生一个新元素
a, b = b, a+b #序列解包，继续生成新元素
>>> a = f() #创建生成器对象
>>> for i in range(10): #斐波那契数列中前10个元素
print(a.__next__(), end=' ')
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
>>> for i in f(): #斐波那契数列中第一个大于100的元素
if i > 100:
print(i, end=' ')
break
144
>>> a = f() #创建生成器对象
>>> next(a) #使用内置函数next()获取生成器对象中的元素
1
>>> next(a) #每次索取新元素时，由yield语句生成
1
>>> a.__next__() #也可以调用生成器对象的__next__()方法
2
>>> a.__next__()
3
