"""
匿名函数的定义语法：
    lambda 形参1，形参2... : 返回值 ...
"""

lambda x,y:x+y

# ==== 匿名函数赋值 ====

add1 =  匿名函数也可以起名，开辟内存空间后用变量名指向其内存地址即可。
def add2(x,y):
    return x+y

res1 = add1(1,2)
res2 = add2(1,1)">)

print(res1)
(res2)

 ==== 执行结果 ==== Ps:匿名函数并不推荐这样使用，匿名函数的精髓在于匿名二字...

3
3
"""

 ==== 匿名函数自执行与自销毁 ====

res = ( 匿名函数自身套上括号用于与调用的()相区分。res接收的就是返回值，这种也叫自执行函数，用一次就没用了
print(res)  由于res接收的只是匿名函数的返回值，所以该匿名函数并没有任何变量值指向，
# 根据垃圾回收机制的引用计数机制。该匿名函数会被垃圾回收机制执行清理操作。
 ==== 执行结果 ==== Ps:并不推荐这样做。匿名函数的正确打开方式不是这样子的...

3
"""

 求出下列人员薪水最大值

salaries={
    'siry':3000,tom':7000lili':10000jack':2000
}

 func(k):
    return salaries[k]

res1 = max(salaries,key=func)  这里只是稍微看一下。具体的max的用法会在下面讲到
(res1)

res2 = max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
(res2)


 ==== 执行结果 ==== Ps:与其他的内置函数搭配才是lambda匿名函数的的正确打开方式...

lili
lili
"""

 ==== max()与min()的普通比较方式 ====

}

res = max(salaries)  如果传入字典，默认的只会比较key，key都是字符串，而字符串的比较方式为ASCII码。
(res)

 ==== 执行结果 ==== 

tom
"""

 ==== max()与min()的自定义比较方式 ====
 如果传入的是一个有名函数则不需要带括号。它会自动运行并传入参数 --> func(每次的迭代变量..)
lambda k:salaries[k])  lambda .. 由于返回的都是字典中的value，所以按照int类型进行比较。
"""

 ==== map()的使用 ===
 得出一个新列表，其中每个元素在其旧列表的基础上 + 10
from collections.abc import Generator
old_li = [10,20,30,40,50]

map_res = map(lambda x:x+10,old_li)  map函数返回的是一个迭代器（并非生成器）。
(map_res)
print(isinstance(map_res,Generator))  False，可以看出并非一个生成器

new_li = list(map_res)  将map迭代器转换为list类型。（底层原理也是依次迭代然后append至新列表中）
(new_li)


<map object at 0x0000011B88C791C0>
False
[20,50,60]
"""

 ==== filter()的使用 ====
 在老列表的基础上进行操作得出一个新列表，新列表中的元素必须小于3...
 Generator
old_li = [1,2,3,4,5]

filter_res = filter(lambda x:x < 3,1)"> filter函数返回的是一个迭代器（并非生成器）。
(filter_res)
print(isinstance(filter_res,1)">
new_li = list(filter_res)  将filter迭代器转换为list类型。（底层原理也是依次迭代然后append至新列表中）

<map object at 0x0000011B88C791C0>
False
[1,2]
"""

 ==== reduce()的基本使用 ====
from functools import reduce   做累加，累乘等操作用reduce函数再合适不过了,但是需要导入该模块。

 求出下面range对象中的结果...

li = range(1,101)   就是 1-100


reduce_res = reduce( reduce函数将直接返回一个结果。 reduce_res = reduce(lambda x,y:x+y,li,100) # 第三参数是100，就在原有的结果上加上100，结果为 5150。
(reduce_res)

 ==== 执行结果 ==== Ps:与其他的内置函数搭配才是lambda匿名函数的的正确打开方式...


5050
"""

 ==== reduce()的原理 两参数 ====

 reduce

li = [1,5,10]
count = 1

 当第一次进来时，如果没有第三个参数。那么v1就是可迭代对象中的第一个值，v2就是可迭代对象中的第二个值 以后进来，v1就是上次函数运行的返回值，v2是可迭代对象中的下一个值。


 func(v1,v2):
    global count
    print("这是第{0}次进来,v1的值是{1}".format(count,v1))
    += 1
    return v1+v2


reduce(func,li)


这是第1次进来,v1的值是1
这是第1次进来,v2的值是5
这是第2次进来,v1的值是6
这是第2次进来,v2的值是10
 ==== reduce()的原理 三参数 ===-

 当第一次进来时，如果有第三个参数。那么v1就是第三个参数，v2就是可迭代对象中的第一个值)

 ==== reduce()应用 寻求最大值 ====

]


return v1 if v1 > v2 else v2


max_value = reduce(func,li)
(max_value)


399
"""

 ==== sorted()的使用 ====
 需求，按照工资从大到小的排列顺序来进行排序

}

res = sorted(salaries,1)">lambda k:salaries[k],reverse=True)  如不指定key,则按照名字直接字符串比较大小的方式，如不指定reverse则默认按照从小到大排列顺序
 ==== 执行结果 ===

['lili','tom','siry','jack']
"""

>>> res = map(lambda x:x + 10,range(1,11))
>>> res
[11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
>>> res = filter(lambda x:x > 5,1)"> res
[6,7,8,9,1)">]
>>> res = reduce( 并没有导入functools..
>>> res
5050
>>>