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函数 (part 3)
本节主要讲函数的 lambda 表达式， 生成器
lambda 表达式 （匿名函数）（P48)
匿名函数（lambda 表达式）语法规则：lambda arg1, arg2, arg3, ... argN : expression。
其中 arg 为参数，expression 为函数实现的表达式以及返回值
我们把lambda表达式作为极致精简的函数，相当于传统函数定义的：def <lambda> (arg1,arg2,arg3,... argN): return expression
示例 1：
# 传统定义的函数 def squareX(x): return x*x squareX(3) 9 # lambda 表达式 squareY = lambda y : y*y squareY(3) 9 # 传统定义的函数函数名就是一个函数的引用 squareX <function __main__.squareX(x)> # 而 lambda 表达式，整个表达式就是一个函数的引用 squareY <function __main__.<lambda>(y)> 两者重大的区别就是，lambda 是一个表达式，可以用在常规函数不可能存在的地方。
示例2：lambda 表达放入列表（这里只是做示例示范可以，但不推荐大家开发的时候这么写哈）
y = [lambda x:x*x,2,3] y[0](y[1]) # 把 y 列表的第二个值(2),传入列表第一个值 lambda 表达式中 4 lambda 表达式与 map，filter 等函数合用。这两者的参数都是要求传入一个用于计算的函数，此时就可以使用 lambda 表达式。
比如 map 函数，第一个参数就是传入一个函数的引用，第二个参数要求是序列类型，其会把每个元素挨个传递给第一个参数指定的函数，在运算之后把结果构成一个迭代器返回。
示例3：
mapped = map(lambda x:ord(x)+10, 'abcdef') list(mapped) [107, 108, 109, 110, 111, 112] # 如果我们用传统的函数 def tradation(x): return ord(x)+10 list(map(tradation,'abcdef')) [107, 108, 109, 110, 111, 112] # 再比如我们用在 filter 上 list(filter(lambda x : x%2,range(10))) # 求 10 以内的所有奇数 [1, 3, 5, 7, 9] 总结，lambda 是一个表达式而非语句，所以它能够出现在 Python 语法不允许 def 语句出现的地方（优势）。但由于所有的功能代码都局限在一个表达式中实现，因此 lambda 通常也只能实现那些较为简单的需求。一般来讲，匿名函数用于实现简单的需求，def 语句负责用于定义功能复杂的函数，去处理复杂的工作。
生成器 (generator) （P49)
对于调用一个普通的 Python 函数来说，一般我们都是从函数的第一行代码开始执行的，当所有语句执行完毕，或者遇到 return 语句的时候，这个函数就算是结束了。一旦函数将控制权交还给调用者的时候，这就意味这这个函数的结束。函数中做的所有工作，以及保存在局部变量中的数据也都会丢失。当再次调用的时候，一切从头开始。
有没有办法让函数在退出之后还能保留状态呢？使用闭包或者全局变量。不过过多使用全局变量会污染命名空间，闭包的定义又相对复杂。
此时，生成器 (generator) 就是一个更简单和安全的方法。
定义一个生成器：
在函数中使用 yield 表达式来代替 return语句
示例1：
def counter(): i=0 while i <= 3: yield i i+=1 # 这样我们就定义了一个 叫 counter 的生成器 # 现在我们调用 counter() 函数 counter() # 可以看到得到的不再是一个返回值，而是一个生成器对象 `generator object` <generator object counter at 0x0000017F4A3B8430> # counter 现在是一个生成器了，我们可以在 for 中使用 for i in counter(): print(i) 0 1 2 3 我们知道 for 语句，是从一个可迭代对象里面每次获取一个数据。这个 counter 生成器的作用就是每次调用的时候提供一个数据，注意是提供一个数据。
更深入讲，每次在执行到 yield i的时候，就生成一个数据，暂停并保留状态。下一次调用则从下一个语句 i+=1开始继续执行。
注意：生成器它不像是列表，元组之类的可迭代对象，生成器可以看作是一个制作机器，他的作用就是每调用一次提供一个数据，并且会记住当时的状态。而列表元组这些可迭代对象则是容器，他们里面存放的是早已经准备好的所有数据。生成器是一种特殊的迭代器，他首先不走回头路，其次支持 next()函数
c = counter() next(c) 0 next(c) 1 next(c) 2 next(c) # 如果再 使用 next(c) 就会抛出 StopIteration 的异常 3 由于生成器每调用一次获取一个结果的特性，所以生成器对象是无法使用下标索引这种随机访问的方式的
c = counter() print(next(c)) print(next(c)) # 此时 c 的状态 i =1 print('_'*30) for i in c: # 再调用是从 i=1开始 i=i+1 print(i) 0 1 ______________________________ 2 3 示例2：
使用生成器来实现 斐波那契数列
斐波那契数列：由 0 和 1 开始，之后的斐波那契数就是由之前的两数相加而得出:0,1,1,2,3,5,8 …
def fib(): back1,back2 = 0,1 while True: yield back1 back1,back2 = back2,back1+back2 f = fib() print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) 0 1 1 2 3 5 8 13 这里我们写了一个无限的斐波那契数列，如果我们不小心用到了 for 上，他就会一直生成下去。此时要用 control+C 强制退出，否则会一直进行下去
生成器表达式 (generator expression)
在之前的课程中我们提到过，列表有列表推导是而元组则没有。这里就可以做一个解答，列表推导式的 [] 换成 ()，其实就变成了生成器表达式。
示例：
(i**2 for i in range(3)) <generator object <genexpr> at 0x0000017F4A3C49E0> t = (i**2 for i in range(3)) # range(3) 包括 0，1，2 不包括 3 print(next(t)) print(next(t)) print(next(t)) 0 1 4 这种利用推导的形式获得生成器的方法，我们称之为生成器表达式。生成器表达式和列表推导式最大的不同就是，列表推导式会一下子将所有数据生产出来并放到一个列表中，但是生成器表达式一次只生成一个数据。
总结来说，生成生成器的两种方法一个就是使用 yield 表达式，另一个就是直接使用生成器表达式。
附言： 题目：Self-study Python Fish-C Note-13 P48-P49 本文为自学B站上鱼C的python课程随手做的笔记。一些概念和例子我个人为更好的理解做了些查询和补充 因本人水平有限，如有任何问题，欢迎大家批评指正！ 原视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1c4411e77t?p=8
