day_11_函数进阶

1.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，函数名就是变量名

普通变量能做的事情函数都可以做

1-1 一个变量可以给另一个变量赋值

将函数名作为变量，给另一个变量赋值

1-2 一个变量作为容器的元素

1-3 变量可以作为函数的参数

函数作为函数的参数（实参高阶参数）

应用：sort函数;sorted();max();min()函数中key参数

序列.t函数有个参数key，这个参数要求传一个函数，并且函数有一个参数和一个返回值

参数就是序列中的元素，返回值就是排序比较的对象

例子

all_message =[
    ('stu_1','py19020011'),
    ('stu_2','py19020042'),
    ('stu_3','py19020023')

]
# all_message.sort(key= lambda x: x[1] ,reverse= True) # 学号从大到小
# all_message.sort(key= lambda x: x[1][-1] ,reverse= True) # 学号最后一位从大到小
# print(all_message)

1-4.变量作为函数的返回值

将一个函数作为函数的返回值（返回值高阶函数）

def func1():
    def temp(*nums):
        return sum(nums)
    return temp
print(func1()(1,3,5,9))

迭代器/生成器

1.什么是迭代器（iter）

迭代器是容器型数据类型（可以同时存储多个数据），但是想要获取/查看迭代器中元素的值，只能将元素取出来。

取出来的元素在迭代器中就不存在了，取得时候只能从前往后一个一个的取，不能跳着取。

2.迭代器中的元素

迭代器的元素只能通过类型转换，将其他容器转换成迭代器；或者通过生成器去生成。

2-1 转换 - 所有序列都可以转换成迭代器。迭代器中的元素可以是任何类型的数据

3.获取迭代器中的元素 --> 迭代器获取元素，不管以什么样的方式获取，获取后，这个元素在迭代器中就不存在了

3-1 next（迭代器） - 获取迭代器顶部数据（最上面的数据）

next(iter),next.next()

3-2 遍历获取每个元素

4.什么是生成器

4-1 生成器就是迭代器，迭代器不一定是生成器

调用一个带有yield关键字的函数就能得到一个生成器。（yield 只能出现在函数体当中）

4-2 生成器的元素

生成器获取元素的方式和迭代器一样：next()和循环遍历

生成器元素的个数：看执行完生成器对应的函数会遇到几次yield

4-3 元素的值：看yield后面的结果

4-4 生成器产生数据的原理

当获取生成器的元素，会执行生成器对应的函数，从开始执行到yield为止，将yield后的数据作为元素返回，并且记录结束位置。记录目的是下次获取元素的时候从上次结束的位置接着往后执行，直到遇到yield，将yield后面的数据作为元素返回并且记录结束位置：以此类推，如果next方法在开始执行到函数结束未遇到yield，那么就获取不到元素，报错。

5.生成式

生成式本质还是生成器，知识写法更简洁

5-1 生成式的写法

# 语法1
(表达式 for 变量 in 序列)
# 展开
def func():
    for 变量 in 序列:
        yield 表达式
gen = func()
# 一句话实现交换一个字典的key和value
dict1 = dict1((value,key) for key,value in dict1.item())
# 语法2
(表达式 for 变量 in 序列 if 条件语句)
# 展开
def func()：
    for 变量 in 序列：
        if  条件语句：
            yield 表达式
gen = func()

说明

() --> 固定写法

表达式 --> 除了赋值语句意外的任何语句，比如：数据、赋值过的变量、运算表达式、函数调用表达式等，这个表达式一般都和后面的变量有联系

补充：python三目运算符

值1 if 条件语句 else 值2