lambda
匿名函数，核心是作为算子，处理逻辑只有一行但具有函数的特性，核心用于函数式编程中
三元运算符
其实本质上是if分支的简化版，满足条件返回 if 前面的值，不满足条件返回 else后面的值
# 100 < 100 返回 False， 则 返回 else后面的值
value = 100 if 100 < 100 else 10
print(value)
map
映射函数(依次把可迭代对象(可多个)中的值依次传递到函数中，然后返回生成器(长度以最短的为基础))
numbers = [1, 2, 3, 4]
names = ['bei_men_chui_xue', 'qi_niu_yun'] numbers = map(lambda value: value + 1, numbers)
students = map(lambda value: value.upper(), names) print(list(numbers))
print(list(students))
reduce
减少函数(连续计算，处理函数中第一个值是上一次函数执行的返回结果，第二个值是依次从迭代对象中的值，传递完则返回最后函数执行的结果)
from random import randint
from functools import reduce numbers = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
print(numbers)
print(sum(numbers))
numbers_sum = reduce(lambda one, two: one + two, numbers)
print(numbers_sum)
filter
依次依顺序把可迭代对象传入一个函数，获取函数返回为True的值，变成生成器
from random import randint numbers = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
print(numbers) # 取大于等于0 的整数
result = filter(lambda value: value >= 0, numbers)
print(list(result))
闭包
函数 + 环境变量(放在上层函数, 上层函数没有任何参数，则不能形成闭包) (不再受外层函数之外的任何参数影响)
闭包架构 函数内再定义一个函数，外层函数返回内层函数名，内层函数需要引用外层函数变量
闭包意义：函数调用的现场(上层函数的变量)保存了起来， 通过 nonlocal 声明不是当前函数局部变量，进行现场变量的修改
闭包是装饰器实现的原理，所有的闭包问题都可以通过面向对象类的方式解决，选择简单实现的额方法
def is_jpg(name):
"""判断文件的后缀名是是不是jpg,如果不是则添加上jpg"""
def wrapper(filename):
if filename.endswith(name):
return filename
else:
return filename + name
return wrapper if __name__ == '__main__':
f = is_jpg('.jpg')
print(f('beimenchuixue.txt'))
print(f('beimenchuixue.jpg'))
经验：
1. 三元运算符其实本质上是if分支的简写逻辑
2. 经常使用的是命令是编程，命令式编程包含流程控制、函数、分支、循环，函数式编程包括map reduce filter lambda，理论上可以替换所有命令式编程
3. 命令式编程可以使用函数式编程简化代码逻辑
4. 函数闭包，本质上保留了上层函数的变量