day 16 - 2 内置函数（二）练习

name=['alex','wupeiqi','yuanhao','nezha']
def func(n):
    return n+'_sb'

#ret = map(func,name)   #这里的 ret 是一个迭代器，和可迭代的是不同的
#print(list(ret))       #迭代器 for 循环完了 就没有值了 可迭代的每次 for 循环都会生成一个迭代器

#print(list(map(func,name)))

print(list(map(lambda n:n+'_sb',name))) #内置函数

num = [1,3,5,6,7,8]

def func2(i):
    return i % 2 == 0

print(list(filter(func2,num)))
print(list(filter(lambda i:i % 2 == 0,num)))

#lambda 嵌套 三元运算符
num = [1,3,5,6,7,8]
def func(x):
    if x%2 == 0:
        return True

ret = filter(lambda x:True if x%2 == 0 else False,num) #以及列表推导式
print(list(ret))

with open('E:/py/log/file.txt',encoding='GBK')as f:
    l = f.readlines()
pages,mod = divmod(len(l),5)
if mod != 0:
    pages +=1
page_num = int(input('请输入页码：'))
if page_num < 0 or page_num == 0 or page_num > pages:
    print('请输入1-'+str(pages)+'的页数')
elif page_num == pages and mod != 0:
    for i in range(mod):
        print(l[(page_num-1)*5+i].strip())
else:
    for i in range(5):
        print(l[(page_num-1)*5+i].strip())

portfolio = [
    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]　　

#4.1、计算购买每支股票的总价
ret = map(lambda dic:{dic['name']:round(dic['shares']*dic['price'],2)},portfolio)
print(list(ret))


# 4.2、用filter过滤出，单价大于100的股票有哪些
ret = filter(lambda p:p['name'] if p['price']>100 else False,portfolio)
print(list(ret))

ret = filter(lambda dic:True if dic['price'] > 100 else False,portfolio)
print(list(ret))

ret = filter(lambda dic:dic['price'] > 100,portfolio)
print(list(ret))

d = lambda p:p*2
t = lambda p:p*3
x = 2
x = d(x) #x = 4
x = t(x) #x = 12
x = d(x) #x = 24
print(x)

# max min sorted filter map
# 匿名函数 == 内置函数，因为匿名函数往往与内置函数一起使用

ret = zip((('a'),('b')),(('c'),('d')))
res = map(lambda t:{t[0]:t[1]},ret)
print(list(res))

def multipliers():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in multipliers()])
#结果 [6, 6, 6, 6]

'''
原理：
lambda x: x*i 为内层（嵌）函数，他的命名空间中没有 i 
所以运行时会向外层函数（这儿是列表解析式函数 [ ]）的命名空间中请求 i 
而当列表解析式运行时，列表解析式命名空间中的 i 经过循环依次变化为 0-->1-->2-->3 最后固定为 3 ，
所以当 lambda x: x*i 内层函数运行时，去外层函数获取 i 时，每次都只能获取到 3

解决办法：变闭包作用域为局部作用域
给内层函数 lambda x:x*i 增加参数，命名空间中有了用来存储每次的 i,
即：[lambda x, i=i: x*i for i in range(4)] 这样每一次，内部循环生成一个lambda 函数时
都会把 --i-- 作为默认参数传入 lambda 的命名空间
'''
#请修改 multipliers 的定义来产生期望的结果。
def multipliers():
    return (lambda x:i*x for i in range(4))
print([m(2) for m in multipliers()])
#结果 [0, 2, 4, 6]

def multipliers():
    return [lambda x,i=i:i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in multipliers()])