此函数不是没有名字，他是有名字的，他的名字就是你给其设置的变量，比如
lambda是定义匿名函数的关键字，相当于函数的def
lambda后面直接加形参，形参加多少都可以，只要用逗号隔开就行。
返回值在冒号之后设置，返回值和正常的函数一样，可以说任意数据类型。
一句话函数，比较简单的函数。不管多复杂，只能写一行，且逻辑结束后直接返回函数
构建匿名函数
def func(a, b): return a + b func1 = lambda a, b: a + b # lambda相当于def定义函数，：之前的是形参，之后的是返回值 print(func1(1, 2))
接受两个int参数，将较大的数据返回。
f = lambda a, b: a if a > b else b
二、内置函数（2）重点
print（）：——屏幕输出。
int（）：——整数型
str（）：——字符型
list（）：——列表
tuple（）：——元组
abs（）：——返回绝对值
sum（）：——求和（可迭代对象，可设置初始值）
reversed（）：——将一个原列表翻转，返回的是一个翻转的迭代器。
bytes（）：——把字符串转成bytes
zip（）：——拉链方法
l1 = [1,2,3,4,5] tul = ('小杨','小哥','刚刚') s1 = 'abcd' obj = zip(l1,tul,s1) for i in obj: print(i) (1, '小杨', 'a') (2, '小哥', 'b') (3, '刚刚', 'c')
********以下方法最重要。
凡是可以加key的：他会自动的将可迭代对象中的每个元素按照顺序传入key对应的函数中。
min（）：——求最小值 max（）：求最大值
以绝对值去取最大或最小
以返回值比大小
ll = [1, 22, 4, 5, 1, -5, 66, 65, 95, 12, 45, 1, -15, 48, 7] print(max(ll, key=abs)) print(min(ll, key=abs)) # 输出 95 1
如果比较的是字典：默认会按照字典的键去比较大小。
会把 dic 的键取出来给 key 对应的函数，返回键所对应的值给min（）做比较，默认返回键
# 求出值最小的键 dic = {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1} m = min(dic, key=lambda a: dic[a]) print(m) # 输出 c
sorted：——排序函数，排序成为一个新列表。
按照数字进行降序排序
ll = [('tai', 18), ('lsk', 73), ('asd', 50)] s = sorted(ll, key=lambda x: x[1], reverse=True) print(s) # 输出 [('lsk', 73), ('asd', 50), ('tai', 18)]
filter：——列表推导式的筛选模式。列表推导式返回的是列表。filter返回的是迭代器
循环遍历ll的元素，把 ll 每个元素传到函数中的x，以返回值是真的留下来
ll = [2, 3, 4, 1, 5, 6, 7, 8] f = filter(lambda x: x > 3, ll) print(f) # 返回的是一个迭代器 print(list(f)) # 输出 <filter object at 0x018E38E0> [4, 5, 6, 7, 8]
map：——列表推导式的循环模式
f = map(lambda x: x ** 2, range(1, 6)) print(f) print(list(f)) # 输出 <map object at 0x0223B6D0> [1, 4, 9, 16, 25]
reduce：——在 from functools import reduce
from functools import reduce def func(x,y): ''' 第一次： x = 11 y = 2 x + y = 记录：13 第二次： x = 13 y = 3 x + y = 记录：16 第二次： x = 16 y = 4 x + y = 记录：20 ''' return x + y ll = reduce(func,[11,2,3,4,]) print(ll) # 输出 20
三、闭包：封闭的东西，保证数据的安全。
举例
整个历史中的某个商品的平均收盘价。什么叫平局收盘价呢？就是从这个商品一出现开始，每天记录当天价格，然后计算他的平均值：平均值要考虑直至目前为止所有的价格。
比如大众推出了一款新车：玩具车。
第一天价格为：100元，平均收盘价：100元
第二天价格为：110元，平均收盘价：（100 + 110）/2 元
第三天价格为：150元，平均收盘价：（100+ 110+ 150）/3 元
方案一：ll 会被误更导致数据出错
ll = [] def _average(count): ll.append(count) # 每次新增给全局变量ll av = sum(ll) / len(ll) return av print(_average(100)) print(_average(110)) ''' N多代码.... 不小心给ll被更改 ll.append(10) 就会造成后面的数据出错 ''' print(_average(150)) print(_average(200)) # 输出： 100.0 105.0 120.0 140.0
方案二：闭包
def _average(): ll = [] # ll 为自由变量，和内层函数age做了绑定，在全局也找不到 def age(count): ll.append(count) av = sum(ll) / len(ll) return av return age ave = _average() print(ave(100)) print(ave(110)) print(ave(150)) print(ave(200)) # 输出 100.0 105.0 120.0 140.0
闭包只能存在嵌套的函数中
闭包定义：内层函数对外层函数非全局变量的引用（使用），就会形成闭包。
被引用的非全局变量也称作为自由变量，这个自由变量会与内层函数产生一个绑定关系。
闭包的作用：保障数据安全。
如何用代码判断闭包：
# 是否是闭包？ def wrapper(a,b): ''' 相当于此处添加了两个变量 a = 2 b = 3 ''' def inner(): print(a) print(b) return inner a = 2 b = 3 ret = wrapper(a,b) print(ret.__code__.co_freevars) # 输出 ('a', 'b') # 这就是ret绑定的自由变量