day11-高阶函数
一、函数作为变量
函数调用表达式 — 调用函数的语句
普通值能做到的事情函数调用表达式都可以做
python中声明函数本质就是声明一个类型是function的变量,函数名即变量名;变量能做的事情,函数都可以做
- 一个变量可以给另一个变量赋值
- 给变量重新赋值
- 变量作为容器的元素
- 变量可以作为函数的参数
- 一个函数可以作为另一个函数的参数,如果一个函数也是函数,那么这种函数叫实参高阶函数
- 变量作为函数的返回值
- 一个函数的返回值也是一个函数,那么这个函数就是返回值高阶函数
实参高阶函数:列表.sort()
、sorted()
、max()
、min()
sort
和sorte
:
这两个函数是实参高阶函数,里面有个参数key
要求传一个函数
key
参数对应的函数就是用来决定排序规则:函数需要一个参数和一个返回值,它的参数代表需要排序的序列的元素,返回值是比较对象
二、迭代器
1.什么是迭代器
- 迭代器是容器型数据类型(序列),可变(不支持增删改)、有序(不支持下标操作)
- 保存在迭代器中的元素,只能取,并且取出来后迭代器中就不再保存,也不可以再往迭代器中添加元素
- 迭代器没有对应的格式,迭代器只能是通过某种其他的序列转换成迭代器,或者生成器
2.获取迭代器的元素
- 不管什么样的方式去获取迭代器的元素,获取一个就少一个
- 获取单个元素:
next(迭代器)
— 获取迭代器最顶层的元素 - 遍历:一个一个取,获取迭代器中所有的元素
三、生成器
生成器就是迭代器 — 获取元素和迭代器一样(只能一个一个的取,取一个少一个)
调用函数中yield
关键字的函数,就可以得到一个生成器
yield
只能出现在函数体中
调用有yield
关键字的函数,不会执行函数体,也不会获取返回值,而是得到一个生成器
生成器怎么产生数据:
看一个生成器能产生几个数据,看执行完生成器对应的函数会遇到几次yield
;yield
后面的值就是生成器能产生的数据。
生成器数据的原理:
生成器不会同时将所有的元素保存起来,而是需要数据的时候临时产生数据。
获取生成器元素的时候,就去执行生成器对应的函数体,从前往后执行,直到遇到yield为止,并且将yield
后面的值作为结果;同时保存结束位置,下次获取下一个元素的时候,接着上次结束的位置执行,直到遇到下一个yield
;以此类推
如果执行到函数结束都没有遇到yield
,niext
函数就会报StopIterrtion
错误。
四、生成式
生成式本质就是生成器
(表达式 for 变量 in 序列)
— 创建一个生成器
展开成生成式:
def funcs():
for 变量 in 序列:
yield 表达式
[表达式 for 变量 in 序列]
— 将生成式对应的生成器转换成列表
(表达式 for 变量 in 序列 if 条件语句)
— 创建一个生成器
五、模块的使用
实际开发的时候,一个项目会分多个模块
一个py文件就是一个模块
导入模块:
(1) import 模块名 — 在当前模块中导入指定模块,导入后可以使用指定模块中所有的全局变量
以
模块名.变量名
去使用(2) from 模块名 import 全局变量1,全局变量2,... — 导入指定模块中指定的全局变量;
被导入的全局变量在当前模块中直接使用。
(3) 重命名
import 模块名 as 新模块名 — 模块重命名,通过新模块名去使用模块
from 模块名 import 变量1 as 新变量1,变量2 as 新变量2,... — 变量重命名,通过新变量去使用变量
(4) 通配符
from 模块名 import * — 导入模块中所有的全局变量,使用的时候直接使用
导入模块的原理:
当执行导入模块代码的时候,实质会执行被导入的模块对应的py文件