1.变量的作用域

变量在程序中能够使用的范围

a.全局变量
声明在函数或者类的外部的变量都是全局变量
作用域是从变量声明开始到整个py文件结束任何位置

b.局部变量
声明在函数或者类的内部的变量都是局部变量
作用域是从变量声明开始到函数结束

2.global 关键字

在函数中声明一个全局变量，在外部使用时必须先调用函数
语法：
global 变量名
变量名 = 值

3.nonlocal 关键字

当需要在子函数中声明一个父函数的局部变量，就使用nonlocal
语法：
nonlocal 变量名
变量名 = 值

2.函数作为变量

python中声明函数其实就是声明一个类型是function的变量，函数名其实就是变量名

函数名作为变量除了用来调用函数获取返回值，还可以做普通变量能做的

a = lambda x: x * x

print(type(a))

将函数1作为实参，传递给函数2；函数2就是一个高价函数（实参高阶函数）
返回值是函数的函数，也叫高阶函数（返回值高阶函数）

sort函数
def sort(key=None, reverse=False)

key - 确定排序的时候以什么值为标准来排序（默认以列表元素的大小为标准）
需要传一个函数，函数需要一个参数和一个返回值。这儿的参数是列表的元素

reverse - False 升序 Ture 降序

list1 = [{1: 2}, {1: 3}, {1: 1}]
list1.sort(key=lambda x: x[1])
print(list1)


def opration1(opration, *args):
    if opration == '-':
        result = args[0]
        for x in range(1, len(args)):
            result -= args[x]
        return result


print(opration1('-', 1, 2, 3))

运行：

image.png

3.迭代器

1.什么是迭代器（iter）
迭代器是Python中容器类的数据类型，可以同时存储多个数据。
取数据的时候，只能一个一个取，而且取出来的数据在迭代器中就不存在了

2.迭代器中的数据来源
a.将其他序列转换成迭代器
b.使用生成式、生成器去产生数据

• 1.将数据转换成迭代器 (所有的数据都可以转换成迭代器)

iter1 = iter('abcd')
print(iter1)

iter2 = iter([1, 2, 3, 4])
print(iter2)

iter3 = iter({'name': '小明', 'age': 20})
print(iter3)  # 存的只是字典的key

• 2.获取迭代器中的元素

next(迭代器) / 迭代器.next() 取出迭代器中第一个元素（当迭代器中没有元素的时候，会报异常StopIteration）

通过for循环取出迭代器中的元素

for x in iter3:
    print(x)

运行：

image.png

4.生成器

生成器就是迭代器,迭代器不一定是生成器

调用带有yield关键字的函数,拿到的结果就是一个生成器
生成器中的元素就是yield关键字后面的值

只要函数中有yield关键字，调用函数不会再执行函数体，而是创建一个生成器

当获取生成器的元素的时候，才会执行函数的函数体，执行到yield语句为止，
并且将yield后面的值作为结果返回；并且保存当前执行的位置。
获取下一个元素的时候，就从上次结束的位置，接着往下去执行函数，
直到函数结束或者遇到yield为止；如果遇到yield就将yield后面的值作为结果返回，
并且保存当前执行的位置。如果函数结束了就会出现StopIteration异常

生成器对应的函数，执行完成遇到的yield的次数，决定了生成器能产生的数据的个数

def func1():
    print('abc')
    # return 10
    yield 100
    print('!!!!!!!!')


re = func1()
print(re)
#  next(re)  执行re对应的函数的函数体，将yield关键字后边的值作为结果
print(next(re))
print(next(re))

运行：

image.png

def numbers():
    for x in range(100):
        yield x
        print('next', x)


gener = numbers()
print(next(gener))
print(next(gener))
print(next(gener))

运行：

image.png

• 练习：写一个生成器，可以不断产生斐波那契数列：1， 1， 2， 3， 5， 8， 13， 21。。。

def fibonacci():
    num1 = 0
    num2 = 1
    yield 1
    while True:
        num3 = num2 + num1
        num1, num2 = num2, num3
        yield num3


gen = fibonacci()
for x in range(10):
    print(next(gen))

运行：

image.png