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lambda表达式格式以及应用场景？
匿名函数：为了解决那些功能很简单的需求而设计的一句话函数 与内置函数结合
函数名 = lambda 参数 ：返回值
#参数可以有多个，用逗号隔开
#匿名函数不管逻辑多复杂，只能写一行，且逻辑执行结束后的内容就是返回值
#返回值和正常的函数一样可以是任意数据类型
lambda 表达式
temp = lambda x,y:x+y
print(temp(4,10)) # 14
可替代：
def foo(x,y):
return x+y
print(foo(4,10)) # 14*arg和**kwarg作用
*args代表位置参数，它会接收任意多个参数并把这些参数作为元祖传递给函数。
**kwargs代表的关键字参数，返回的是字典，位置参数一定要放在关键字前面Python垃圾回收机制？
引用计数
标记清除
分代回收列举常见的内置函数
abs（） print(abs(a)) #输出3
返回数字的绝对值
all() 此函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都不为 0、都不为False 或者iterable都 为空，如果是返回 True,否则返回 False。
any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为空对象，如果都为空、都为0、或者都为false，则返回 False，如果不都为空、不都为0、不都为false，则返回 True。
print()
print函数是你学Python接触到的第一个函数，它将对象输出到标准输出流，可将任意多个对象打印出来
isinstance()
可以用 isinstance 函数判断某个对象是否属于某个类的实例，函数的定义
range()
range函数是个工厂方法，用于构造一个从[start, stop) （不包含stop）之间的连续的不可变的整数序列对象，这个序列功能上和列表非常类似，函数定义：
enumerate()
用于枚举可迭代对象，同时还可以得到每次元素的下表索引值，函数定义：
len()
zip（）列表推导式与生成器推导式
print([ i % 2 for i in range(10) ]) # [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
print([ i for i in range(10) ]) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print([ 10 % 2]) # [0]
# %是个运算符。
print(( i % 2 for i in range(10) ))
# <generator object <genexpr> at 0x00000000020CEEB8> 生成器
# 在Python中，有一种自定义迭代器的方式，称为生成器（Generator）。
# 定义生成器的两种方式：
# 1.创建一个generator，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
# generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，
没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
# 2.定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，
而是一个generatordef func(a,b=[]) 这种写法有什什么坑？
def func(a,b = []):
b.append(1)
print(a,b)
func(a=2)
func(2)
func(2)
'''
2 [1]
2 [1, 1]
2 [1, 1, 1]
函数的默认参数是一个list 当第一次执行的时候实例化了一个list
第二次执行还是用第一次执行的时候实例化的地址存储
所以三次执行的结果就是 [1, 1, 1] 想每次执行只输出[1] ，默认参数应该设置为None如何在函数中设置一个全局变量
x = 2
def func():
global x
x = 1
return x
func()
print(x) # 1简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景？
迭代器
含有__iter__和__next__方法 (包含__next__方法的可迭代对象就是迭代器)
生成器
：包括含有yield这个关键字，生成器也是迭代器，调动next把函数变成迭代器。
应用场景：
range/xrange
- py2： range(1000000) ,会立即创建，xrange(1000000)生成器
- py3：range（10000000）生成器
可迭代对象 列表、字典、元组
一个类内部实现__iter__方法且返回一个迭代器。装饰器
装饰器：
能够在不修改原函数代码的基础上，在执行前后进行定制操作，闭包函数的一种应用 不修改被修饰函数的代码
场景：
- flask路由系统
- flask before_request
- csrf
- django内置认证
- django缓存
# 手写装饰器；
import functools
def wrapper(func):
@functools.wraps(func) #不改变原函数属性
def inner(*args, **kwargs):
执行函数前
return func(*args, **kwargs)
执行函数后
return inner
1. 执行wapper函数，并将被装饰的函数当做参数。 wapper(index)
2. 将第一步的返回值，重新赋值给 新index = wapper(老index)
@wrapper #index=wrapper(index)
def index(x):
return x+100用Python实现一个二分查找的函数。
二分查找算法：简单的说，就是将一个列表先排序好，比如按照从小到大的顺序排列好，当给定一个数据，比如3，查找3在列表中的位置时，可以先找到列表中间的数li[middle]和3进行比较，当它比3小时，那么3一定是在列表的右边，反之，则3在列表的左边，比如它比3小，则下次就可以只比较[middle+1, end]的数，继续使用二分法，将它一分为二，直到找到3这个数返回或者列表全部遍历完成（3不在列表中）
优点：效率高，时间复杂度为O(logN)；
缺点：数据要是有序的，顺序存储。
li = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def search(someone, li):
l = -1
h = len(li)
while l + 1 != h:
m = int((l + h) / 2)
if li[m] < someone:
l = m
else:
h = m
p = h
if p >= len(li) or li[p] != someone:
print("元素不存在")
else:
str = "元素索引为%d" % p
print(str)
search(3, li) # 元素索引为2谈谈你对闭包的理解？
ef foo():
m=3
n=5
def bar():
a=4
return m+n+a
return bar
>>>bar = foo()
>>>bar()
种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。或者有自由变量是否使用过functools中的函数？其作用是什么？
用于修复装饰器 flask源码里面有用到
import functools
def deco(func):
@functools.wraps(func) # 加在最内层函数正上方
def wrapper(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@deco
def index():
'''哈哈哈哈'''
x = 10
print('from index')
print(index.__name__)
print(index.__doc__)
# 加@functools.wraps
# index
# 哈哈哈哈
# 不加@functools.wraps
# wrapper
# None异常处理写法以及如何主动跑出异常（应用场景）
# 触发异常
def temp_convert(var):
try:
return int(var)
except ValueError as Argument:
print ("参数没有包含数字%s"%Argument)
# 调用函数
temp_convert("xyz")
# 以10为基数的int()的无效文字:“xyz”
----------------------------------------------------------------------------
# raise语法
#raise [Exception [, args [, traceback]]]
# 语句中 Exception 是异常的类型，args 是自已提供的异常参数。
class Networkerror(RuntimeError):
def __init__(self, arg):
self.args = arg
try:
raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror as e:
print(e.args)