第十五章:匿名函数与内置函数

生成器send方法

send的工作原理
a.send发生信息给当前停止的yield
b.再去调用__next__()方法，生成器接着往下指向，返回下一个yield值并停止

案例：
persons = ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七']

def order(persons):
for i in range(len(persons)):
if i == 0:
print('%s在面试' % persons[0])
else:
print('%s叫%s在面试' % (name, persons[i]))
print('%s面试完毕' % persons[i])
name = yield persons[i]

obj = order(persons)
for i in range(len(persons)):
if i == 0:
p = obj.__next__()
else:
p = obj.send(p)
print('=============================')

递归

递归：
函数直接或间接调用本身，都称之为递归
回溯：找寻答案的过程
递推：推出结果的过程

前提条件：
a.递归必须有出口
b.递归回溯递推的条件一定有规律

案例一：获得第 count 个人的年纪
def get_age(count):
if count == 1:
return 58
# 第九...一个人 - 2
age = get_age(count - 1) - 2
return age

age = get_age(3)
print(age)

案例二：求n的阶乘 5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120
5! = 5 * 4!
4! = 4 * 3!
3! = 3 * 2!
2! = 2 * 1!
1! = 1
def jiecheng(n):
if n == 1 or n == 0:
return 1
ji = n * jiecheng(n - 1)
return ji
res = jiecheng(5)
print(res)

匿名函数

def fn(*args, **kwargs):
# 函数体
return '返回值'

匿名函数：
a.匿名函数没有函数名
b.匿名函数的关键字采用lambda
c.关键字 lambda 与标识函数功能体 : 之间一定是参数，所以省略()
d.匿名还是没有函数体，只有返回值，所以函数体和返回值的return关键字都省略了

lambda *args, **kwargs: '返回值'

注意：
a.参数的使用和有名函数一样，六种形参都支持
b.返回值必须明确成一个值，可以为单个值对象，也可以为一个容器对象

a = lambda *args, **kwargs: '返回值1', '返回值2'
print(a) # (<function <lambda> at 0x0000022D0B7E88C8>, '返回值2')
返回值1
print(a[0]())

正确返回两个值: 主动构成成容器类型
lambda *args, **kwargs: ('返回值1', '返回值2')

max结合匿名工作原理

a.max内部会遍历iter，将遍历结果一一传给lambda的参数x
b.依据lambda的返回值作为比较条件，得到最大条件下的那个遍历值
c.对外返回最大的遍历值max(iter, lambda x: x)# min工作原理一样，得到的是最小值

常用的内置函数

map(lambda x: x * 2, [3, 1, 2]) # 将遍历结果映射为任意类型值 [6, 2, 4]

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x * y, [3, 1, 2]) # 6

sorted(iter, fn, reverse)
dic = {
'owen': (1, 88888),
'zero': (2, 66666),
'tom': (3, 77777),
}
res = sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1])
print(res) # ['zero', 'tom', 'owen']

res = sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1], reverse=True)
print(res) # ['owen', 'tom', 'zero']