一、算法
1.介绍
算法是通过数学模型运算得到某些数据的过程，在python中通过与代码相结合，可以在特定场景下很方便的解决问题
2.应用场景
很广，大数据推广就是利用算法做的
3.二分法——一个很基础的算法
# 别学我写中文，很Low的，我只是想明了一点，英语太水了
# 比如说我手里一个列表，想找到一个指定的值，就比如说拿888吧
l1 = [1232,564,989,1,53,63,888,6,3,99,153]
目标数据 = 888
# 确实可以用for循环之类的法子，今天我们用二分法试试，就是我先拿一半找，如果没找到，我再拿一半找
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l1.sort() # 复习一下列表排序内置方法
l2 = l1[1:5] # 复习一下列表切片 切好赋值给一个变量名接收
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middle_index = len(l1) //2 # 搞到l1表数据位置的一半的那个值的索引值
# 然后就拿这个索引位置的值和目标值比大小呗
# 先加一个结束条件
if len(list_1) == 0: # l1都被分完了都找不到
print('不行哦，找不到')
if 目标数据 > l1[middle_index]: # 那前半段列表就可以丢了
右边_l1 = l1[middle_index + 1 :] # 切片中间下一位置到列表末尾
return func(右边_l1, 目标数据) # 然后循环
elif 目标数据 < l1[middle_index]: # 那后半段可以丢了
左边_l1 = l1[：middle_index + 1] # 切片开头到中间
return func(左边_l1, 目标数据) # 然后循环
else:
print(f'找到了您要的{}')
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把上面功能封装成一个函数，以后想完成类似的功能都可以直接用这个函数，传参就行了
def func(l1, 目标数据):
if len(list_1) == 0: # l1都被分完了都找不到
print('不行哦，找不到')
if 目标数据 > l1[middle_index]: # 那前半段列表就可以丢了
右边_l1 = l1[middle_index + 1 :] # 切片中间下一位置到列表末尾
return func(右边_l1, 目标数据) # 然后循环
elif 目标数据 < l1[middle_index]: # 那后半段可以丢了
左边_l1 = l1[：middle_index + 1] # 切片开头到中间
return func(左边_l1, 目标数据) # 然后循环
else:
print(f'找到了您要的{}')
func(l1, 888)
二、三元表达式
1.介绍
用于二选一的情况下，简单的判断简单的代码，如果过于复杂不推荐用
尽量别嵌套使用。
2.用法
拿一个变量名接收 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时要返回的值
def func(x, y):
if x > y:
return x
else:
return y
res = func(666, 999)
print(res)
>>>
999
# 这是一个简单的对比函数，一个条件成立输出啥啥啥个条件不成立输出啥啥啥
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# 如果用三元
res = x if x > y else y # 这就设定好了，如果要用，在三元上方传参即可
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x = 666
y = 999
res = x if x > y else y
print(res)
>>>
999
三、各种生成式
1.列表生成式
>>>当你想对列表里面所有数据值操作同样的事可以用， 也可以单独拿一个值，对这个值搞点事情后输出来 ————支持for if range()
新列表 = [想要的功能 for name in 老列表]
运行是for循环的代码先执行，然后得到的值和前面功能结合
# 有一个列表，给里面的每个值+1
name_list = [1,33,44,666,556,245,888]
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# 如果用for循环
new_name_list = []
for i in name_list:
new_name_list.append(i + 1)
print(new_name_list)
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# 如果用列表生成式
new_name_list = [i + 1 for i in name_list]
print(new_name_list)
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# 如果我想给666+1呢，其他不加
new_name_list = [i + 1 for i in name_list if i == 666]
print(new_name_list)
2.字典生成式
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拓展 ：enumerate ——一个内置函数
将一个可遍历的数据对象（如列表、元组、字典和字符串）组合成一个索引序列，同时列出数据下标和数据（索引 值），一般配合for循环使用。
语法：enumerate(对象, 下标起始位置（默认0）)
l1 = ['杰克', 28, '泰坦驾驶员']
t = list(enumerate(l1))
print(t)
>>>
[(0, '杰克'), (1, 28), (2, '泰坦驾驶员')]
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用字典生成式生成一个字典
dict = {i:k for i,k in enumerate(l1, 1)}
print(dict)
info = ['name','age','gender']
dic = {key:666 for key in info}
print(dic)
3.集合生成式
info = ['name', 'age', 'city']
set1 = {key for key in info}
print(set1, type(set1))
>>>
{'age', 'city', 'name'} <class 'set'>
4.元组生成式
没有，只有生成器
四、匿名函数
1.介绍
没有名字的函数，关键字lambda
用来顶替掉一些简单的函数（简化代码）
2.用法：
lambda 形参：返回值
等价于
def 函数名（参数）：
函数体
return 返回值
针对能比较简单，又不得不用函数的场景
匿名函数一般不单独使用，需要配合其他函数一起用
3.一些匿名函数
1.map（）映射
语法：map(想干嘛的函数名, 可迭代对象)
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
def func(a):
return a + 1
res = map(lambda x: x + 100, l1)
print(list(res))
>>>
[111, 122, 133, 144, 155, 166]
2.max mix
把第二个例子再梳理一次，说说顺序
3.reduce（已经被python内置函数移除掉了，要进模块才能用）
不管传多个，根据你后面写的功能后 只返一个
reduce默认有一个数据值0
标签：name,python,生成式,list,列表,day14,l1,print,函数 From： https://www.cnblogs.com/wznn125ml/p/16790095.html