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函数的多返回值
"""
return 允许函数传递一个值给调用方，使得你可以
在函数外部使用这个值。这对于将函数的计算结果用
于其他部分的程序非常有用。
"""
# 如果一个函数有两个return，程序只执行第一个return，因为return
# 可以退出当前函数，导致return下方的代码不执行
def return_num():
return 1
return 2
result = return_num()
# result1
print(result)
"""
1
"""
# 演示使用多个变量，接收多个返回值
def test_return():
# 按照返回值的顺序，写对应顺序的多个变量接收，变量之间用逗号隔开
return 1, 'hello', True
# 接收用多个变量接收
x, y, z = test_return()
print(x)
print(y)
print(z)
"""
1
hello
True
"""
函数的多种参数使用形式
# 位置参数：调用函数是根据函数定义的参数位置来传递参数
# 传递的参数和定义的参数顺序及个数必须一致
def user_info(name, age, gender):
print(f'姓名是：{name}，年龄是：{age}，性别是：{gender}')
# 位置参数-默认使用形式
user_info('小明', 20, '男')
"""
姓名是：小明，年龄是：20，性别是：男
"""
# 关键字参数,函数调用是通过“键=值”形式传递参数，可以清除参数的顺序需求
# 函数调用时，如果有位置参数时，位置参数必须在关键字参数前面，但关键字参数之间不存在先后顺序
user_info(name='小王', age=11, gender='女')
"""
姓名是：小王，年龄是：11，性别是：女
"""
user_info(age=11, name='小王', gender='女') # 可以不按照参数的定义顺序传2参
"""
姓名是：小王，年龄是：11，性别是：女
"""
user_info('甜甜', gender='女', age=11) # "甜甜"是位置参数，必须在前
"""
姓名是：甜甜，年龄是：11，性别是：女
"""
# 缺省参数（默认值）：缺省参数也叫默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可不传该
# 默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定文和调用）
# 作用：当调用函数时没有传递参数，就会使用默认是用参数对应的
def user_info(name, age, gender='男'): # 设置默认值必须在最后
print(f'姓名是：{name}，年龄是：{age}，性别是：{gender}')
user_info('小天', 13)
user_info('小天', 13, gender='女')
"""
姓名是：小天，年龄是：13，性别是：男
姓名是：小天，年龄是：13，性别是：女
"""
# 不定长参数（可变参数）：不定长参数也叫可变参数
# 不确定调用的时候会传递多少个参数（不传参也可以）的场景作用：
# 当调用函数时不确定参数个数时，可以使用不定长参数
# 不定长参数的类型：
# 1、位置传递
# 注意：传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组（tuple），
# args是元组类型，这就是位置传递
# 2、关键字传递
# 注意：参数是“键=值”形式的形式的情况下，所有的“键值”都会被kwargs接受，
# 同时会根据“键值”组成字典
# 不定长-位置不定长，*号
# 不定长定义的形式参数会作为元组存在，接受不定长数量的参数传入
def user_info(*args):
print(f'args参数的类型是：{type(args)}, 内容是：{args}')
user_info(1, 2, 3, "小明")
"""
args参数的类型是：<class 'tuple'>, 内容是：(1, 2, 3, '小明')
"""
# 不定长- 关键字不定长，**号
def user_info(**args):
print(f'args参数的类型是：{type(args)}, 内容是：{args}')
user_info(name='小王', age=11, gender='女', addr='北京') # 必须是key=value的形式传递
"""
args参数的类型是：<class 'dict'>, 内容是：{'name': '小王', 'age': 11, 'gender': '女', 'addr': '北京'}
"""
函数作为参数传递
# 在前面的函数学习中，我们一直使用的函数，都是接受数据作为参数传入：
# 数字
# 字符串
# 字典、列表、元组等
# 其实，我们学习的函数（代码的封装）本身，也可以作为参数传入另一个函数内
# 如下代码：
def test_func(compute):
result = compute(1, 2)
print(result)
def compute(x, y):
return x+y
test_func(compute) # 结果：3
# 函数compute，作为参数，传入了test_func函数中使用,
# test_func需要一个函数作为参数传入，这个函数离要接收2个数字进行计算，计算这个被传入图数决定
# compute函数接收2个数字对其进行计算，compute数作为参数，传递给了test_func函数使用
# 最终，在test_func函数内部，由传入的compute函数，完成了对数字的计算操作
# 所以这是一种计算逻辑的传递，而非数据的传递
# 就像上述代码那样，不仅仅是相加、相减、相除等任何逻辑都可以自行定义并作为函数传入
# 定义一个函数，接收另一个函数作为传入参数
def test_func(compute):
result = compute(1, 2) # 确定compute是函数
print(f'compute参数的类型是：{type(compute)}')
print(f'计算结果是：{result}')
# 定义一个函数，准备作为参数传入另一个函数
def compute(x, y):
return x + y
# 调用，并传入函数
test_func(compute)
"""
compute参数的类型是：<class 'function'>
计算结果是：3
"""
# gpt结果，上述代码弱警告“从外部作用域隐藏名称 'compute'”
def test_func(compute_func):
result = compute_func(1, 2)
print(f'compute参数的类型是：{type(compute_func)}')
print(f'计算结果是：{result}')
# 定义一个函数，准备作为参数传入另一个函数
def compute(x, y):
return x + y
# 调用，并传入函数
test_func(compute)
匿名函数lambda
# 函数的定义中
# -def关键字，可以定义带有名称的函数
# -lambda关键字，可以定义匿名函数（无名称）
# 有名称的函数，可以基于名称重复使用
# 无名称的名函数，只可临时使用一次
#
# 匿名函数定义语法
# lambda 传入参数：函数体（一行代码）
# -lambda是关键字，表示定义匿名函数
# -传入参数表示名函数的形式参数，如：x，y表示接收2个形式参数
# 函数体，就是函数的执行逻辑，要注意：只能写一行，无法写多行代码
# 定义一个函数，接受其他函数输入
def test_func(compute):
result = compute(1, 2)
print(f'结果是：{result}')
# 通过lambda匿名函数的形式，将匿名函数作为参数传入
test_func(lambda x, y: x + y) # 只能使用一次
"""
结果是：3
结果是：3
"""
"""
以下来源菜鸟教程
"""
# Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
# lambda 函数是一种小型、匿名的、内联函数，它可以具有任意数量的参数，但只能有一个表达式。
# 匿名函数不需要使用 def 关键字定义完整函数。
# lambda 函数通常用于编写简单的、单行的函数，通常在需要函数作为参数传递的情况下使用，
# 例如在 map()、filter()、reduce() 等函数中。
# lambda 函数特点：
# lambda 函数是匿名的，它们没有函数名称，只能通过赋值给变量或作为参数传递给其他函数来使用。
# lambda 函数通常只包含一行代码，这使得它们适用于编写简单的函数。
x = lambda a, b, c: a + b + c
print(x(5, 6, 2)) # 13
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 输出：[2, 4, 6, 8]
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 reduce() 和 lambda 函数计算乘积
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # 输出：120
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