python基础——10（三元运算符、匿名函数）

一、三元运算符

本质是if……else……的语法糖

前提：简化if……else……的结构，且两个分支有且只有一条语句

案例：

a = 20
b = 30
res = a if a > b else b  # 求最大值
print(res)
res = a if a < b else b  # 求最小值
print(res)

三元运算符的结果不一定要与条件有直接性关系
res = 'b为小值' if a > b else 'a为小值'
print(res)

name = input("username>>:")
res = 'SB' if name == 'lzp' else 'NB'
print(res)

# 将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写
names = ['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
name = [name.upper() for name in names]
print(name)

# 将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
name = [len(name) for name in names if not name.endswith('_sb')]
print(name)

二、列表（元组）推导式

本质是列表与字典转换的语法糖

列表（元组）推导式
dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
res = [(k,v) for k,v in dic.items()]
print(res)  # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

字典推导式
ls = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
res1 = {k:v for k,v in ls}
print(res1)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

案例：
res_ls = [arg for arg in range(10)]
print(res_ls)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

迭代出的可解压为单列容器的可以推导出字典
res_dic = {v:k for k,v in enumerate('abc')}
print(res_dic)  # {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}

# 6、文件shopping.txt内容如下
# mac,20000,3
# lenovo,3000,10
# tesla,1000000,10
# chicken,200,1
# 求总共花了多少钱？
with open('shopping.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    info = [line.split(',') for line in f]
    print(info)
    cost = [sum(int(price)*int(count) for _,price,count in info)]
    print(cost)
# 打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
with open('shopping.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    info = [{'name' : line.split(',')[0],
             'price' : int(line.split(',')[1]),
             'count' : int(line.split(',')[2])
             }
            for line in f]
    print(info)
# 求单价大于10000的商品信息,格式同上
with open('shopping.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    info = [{'name': line.split(',')[0],
             'price': int(line.split(',')[1]),
             'count': int(line.split(',')[2])
             }
            for line in f if int(line.split(',')[1]) >10000]
    print(info)

# 1、文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资
# egon male 18 3000
# alex male 38 30000
# wupeiqi female 28 20000
# yuanhao female 28 10000
# 要求:
# 从文件中取出每一条记录放入列表中,
# 列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式
with open('info.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    info = [{'name':line.split(' ')[0],
             'sex':line.split(' ')[1],
             'age':int(line.split(' ')[2]),
             'salary':int(line.split(' ')[3])
             } for line in f]
    print(info)
# 2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息
res = max(info,key=lambda x:x['salary'])
print(res)
# 3 根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息
res1 = min(info,key=lambda x:x['age'])
print(res1)
# 4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
f = open('info.txt','r',encoding='utf-8')
for line in f:
    item = line.split(' ')
res2 = map(lambda item:{
     'name':item['name'].capitalize(),
     'sex':item['sex'],
     'age':int(item['age']),
     'salary':int(item['salary'])
},info)
print(list(res2))
f.close()
# 5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
g=filter(lambda item:not item['name'].startswith('a'),info)
print(list(g))

三、递归：回溯与递推（函数的自我调用）

回溯：回溯是询问答案的过程，本质是一个重复的过程，但是重复的次数应该有所减少，直到逼近一个最终的结果，即回溯阶段必须要有一个明确的结束条件

递推：推出答案的过程

回溯与递推的条件要有规律

import sys
sys.setrecursionlimit(100)  # 手动设置递归深度
print(sys.getrecursionlimit())  # 查看默认的递归深度，默认1000

count = 0
# 自己调自己
def a():
    global count
    count += 1
    if count > 50:
        return
    a()
a()

# 函数间接调用自己：一旦形成循环调用，就产生了递归
def b():
    c()
def c():
    d()
def d():
    b()
# b()  # 死循环调用自己，导致内存溢出

递归的案例：

# 询问第一个人年龄，回溯条件 小两岁，第五个人说出自己的年龄，推导出第一个人年龄
# 条件：下一个人的年龄比这个人年纪大两岁
def get_age(num):  # 得到年龄
    if num == 1:
        return 58
    age = get_age(num - 1) - 2
    return age
res = get_age(5)
print(res)

# 阶乘
# 5! = 5 * 4!    4! = 4 * 3!   ...   2! = 2 * 1
def factorial(num):
    if num == 1:
        return 1
    temp = num * factorial(num - 1)
    return temp
res = factorial(5)
print(res)

# 取出列表中的元素 ：[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,]]]]]]]]]]
def fun(s):
    for i in s:
        if type(i) is list:
            fun(i)
        else:
            print(i)
fun([1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,]]]]]]]]]])

# 将下面列表转换为[1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9]]]]]]]]]
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def list_1(l):
    if len(l)==1:
        return l
    else:
        l = [l[0],list_1(l[1:])]
        return l

print(list_1(l))

递归的二分查找

data = [1,3,6,7,9,12,14,16,17,18,20,21,22,23,30,32,33,35]
def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)
    if len(dataset) > 1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num:
            print("找的数在mid[%s]的左边"%dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid],find_num)
        else:
            print("找的数在mid[%s]的右边" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:
            print("找到数字了",dataset[0])
        else:
            print("没的分了，要找的数字[%s]不在列表里"%find_num)
binary_search(data,1)

四、匿名函数：没有名字的函数

语法：

lambda  参数列表 : 一个返回值表达式

没有函数名与函数体，只有一个返回值

# 关键字：lambda  |  参数列表省略()  |  返回值return关键字也被省略
f = lambda x, y: (x + y, x - y)
print(f)
print(f(10, 20))

应用场景：

1、匿名函数的函数地址可以被一个变量接受，该变量可以作为函数名来使用，但违背了匿名函数的初衷

2、结合内置函数来使用：内置函数某些参数需要一个函数地址；

----可以赋值一个有名函数名，也可以直接赋值匿名函数

res = max(10, 20, 50, 30)
print(res)
res = max({10, 20, 50, 30})
print(res)

def fn(arg):
    print(arg)
    return arg

ls = [100, 200, 50, 10]
res = max(ls, key=fn)
print('------------------------')
print(res)

res1 = max(ls, key=lambda ele: ele)
print(res1)

五、内置函数：

python内置函数有许多，常用的并不多，关于其用法，可以参考官方文档：

https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/functions.html

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author  : Sunhaojie
# @Time    : 2019/4/4 17:19

# max
iterable = [1, 5, 3, 2, 7]
res = max(iterable, key=lambda x: x)  # 参数：可迭代对象遍历的元素；返回值：做比较的值
print(res)

# 薪资最高
iterable = {
    'Bob': 12000,
    'Tom': 37000,
    'Jerry': 76000,
    'Zero': 120,
}
res = max(iterable, key=lambda x: iterable[x])  # x: 字典的k  返回值：做比较的值
print(res)

iterable = {
    'Bob': {'no': 100, 'salary': 12000},
    'Tom': {'no': 200, 'salary': 37000},
    'Jerry': {'no': 50, 'salary': 76000},
    'Zero': {'no': 150, 'salary': 120},
}
res = max(iterable, key=lambda k: iterable[k]['no'])
print(res)
res = max(iterable, key=lambda k: iterable[k]['salary'])
print(res)

# min
iterable = {
    'Bob': [100, 12000],
    'Tom': [200, 37000],
    'Jerry': [50, 76000],
    'Zero': [150, 120],
}
res = min(iterable, key=lambda k: iterable[k][1])  # 薪资最小
print(res)

#  sorted
res = sorted([1, 3, 4, 2, 5], key=lambda x: x, reverse=True)
print(res)

iterable = {
    'Bob': [100, 12000],
    'Tom': [200, 37000],
    'Jerry': [50, 76000],
    'Zero': [150, 120],
}
res = sorted(iterable, key=lambda x: iterable[x][0])  # 按no排序
print(res)

# map：映射
res = map(lambda x: x + 2, [12000, 36000, 27000, 21000, 10000])
print(list(res))

from functools import reduce
# reduce: 合并
res = reduce(lambda f, n: f * n, [1, 2, 3, 4, 5])
print(res)

# 重点：
classmethod()
staticmethod()
super()
object()

# 名称空间
globals()
locals()

# 反射
getattr()
setattr()
delattr()

# 名称空间 <=> 可执行字符串
exec()

enumerate()
isinstance()
len()
max()
min()
open()
range()
type()
print('-----------------------------------')

# 运算
print(abs(-1))  # 绝对值
print(pow(2, 3, 3))  # 2 ** 3 % 3
print(sum([1, 2, 3]))  # 求和
print(divmod(100, 30))  # 100与30形成商与余数

# 集合判断操作
print(all([1, 2, 'abc']))  # 元素全真为真
print(any([1, "", None]))  # 元素有真则真
filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])  # 偶数才能通过过滤

# 原义字符串
print(ascii('\n-*..'))
print(repr('\n-*..'))
print(r'\n-*..')

# 进制
print(10)
print(bin(10))
print(oct(10))
print(hex(10))

# 类型转化
bool()
str()
bytes()
chr()
ord()
range(1, 5)  # [1, 2, 3, 4]

def aaa():pass
print(callable(aaa))  # 可调用的

# 可以理解将最外层''去除，形成可执行的对象
s = 'print(123)'
# print(s)
eval(s)
s = '{"a": 1}'
res = eval(s)
print(res['a'])

res = divmod(100, 30)  # 100与30形成商与余数
print(res)

res = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(res))

# 格式化
res = format(97, 'b')
print(res)

# 全局名称空间
print(globals())
def a():
    a = 10
    b = 20
    print(locals())
a()

# hash算法处理
print(hash([]))  # 可变类型不可hash
print(hash(()))  # 不可变可以hash
import uuid
print(uuid.uuid4())

'''
t = max(iter, fn)  max(iter lambda k: i[k])
    temp = None
    for k in iter:
        res = fn(k)
        # res作为比较的条件
        # temp存放以res比较得到的最大值
    return temp
'''