1.函数调用表达式：调用函数的语句

普通值能做的事情函数调用表达式都能做

2.函数作为变量

！python中声明函数的本质就是声明一个类型是function的变量，函数就是变量名
变量能做的事情函数都可以做；变量可以作为函数的参数
一个函数可以作为另外一个函数的参数，如果一个函数的参数也是函数，那么这种函数叫实参高阶函数

3实参高阶函数应用：

列表.sort(),sorted(),max(),min()

(1)sort和sorted
这两个函数是实参高阶函数，里面有个参数key要求传一个函数
key参数对应的函数是用来决定排序规则：函数需要一个参数和一个返回值，它的参数代表需要排序序列的元素，返回值是比较对象

4变量作为函数的返回值

一个函数的返回值也是一个函数，那么这个函数就是返回值高阶函数

5.什么是迭代器（iter）

迭代器是容器型数据类型（序列），可变（不支持增删改），有序（不支持下标操作） 所有的数据都可以转换成迭代器
保存在迭代器中的元素，只能取，并且取出后迭代器中就不再保存，也不可以再往迭代器中添加元素

迭代器没有对应的格式的数据，迭代器只能是通过将其他的序列转换成迭代器，或者是生成器

iter1 = iter([19, 29, 49])
print(iter1)  # <list_iterator object at 0x000000000281B048>

6.获取迭代器中的元素（不管用什么方式去获取迭代器中的元素，获取一个就会少一个）

(1)获取单个元素：next（迭代器） -- 获取迭代器顶部的元素（最上层/第一个）

iter2 = iter('hello')
print(next(iter2))  # h
print(next(iter2))  # e

(2)遍历

iter2 = iter('abc123')
for x in iter2:
    print('***', x)

7.什么是生成器

生成器就是迭代器 --- 获取元素和迭代器一样（只能一个一个的取，少一个少一个）
调用函数体中有yield关键字的函数，就可以得到一个生成器

8.yield

yield只能出现在函数体中
调用有yield关键字的函数，不会执行函数体，也不会获取返回值，而是得到一个生成器

9.生成器怎么产生数据

看一个生成器能够产生几个数据，看执行完生成器对应的函数会遇到几次yield；yield后面的值就是生成器能产生的数据

def func2():
    for x in range(10):
        yield x


gen1 = func2()
print(gen1)
print(next(gen1))
for x in gen1:
    print('===:', x)

10.生成器生成数据的原理

生成器不会同时将所有的元素保存起来，而是需要数据的时候临时去产生数据
每次获取生成器元素的时候，就去执行生成器对应的函数的函数体，从前往后执行，
直到遇到yield为止，并且将yield后面的值作为结果；同时保存结束位置；
下次获取下一个元素的时候，接着上次结束的位置往后执行，直到遇到下一个yield；以此类推
如果执行到函数结束都没有遇到yield，next函数会报StopIteration错误

def func3():
    print('======第1个数据======')
    yield 1
    print('======第2个数据======')
    yield 2
    print('======第3个数据======')
    yield 3


gen2 = func3()
print(next(gen2))
print('开始取第2个数据')
print(next(gen2))
print('开始取第3个数据')
print(next(gen2))

# 写一个产生学号的生成器
def creat_id():
    num = 1
    while True:
        yield 'stu' + str(num)
        num += 1


num = creat_id()
print(next(num))
print(next(num))
print(next(num))
for _ in range(20):
    print(next(num))

11.什么是生成式：

生成式本质就是生成器

(1)语法1：
（表达式 for 变量 in 序列） - 创建一个生成器

展开成生成器:
def func1():
for 变量 in 序列:
yield 表达式

[表达式 for 变量 in 序列] -- 将生成式对应的生成器转换成列表

(2)语法2：
(for 变量 in 序列 if 条件语句) -- 创建一个生成器

展开成生成器：
def func1():
for 变量 in 序列：
if 条件语句：
yield 表达式

gen1 = (x*2 for x in range(10))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
list1 = list(gen1)
print(list1)  # [4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
# print(next(gen1))  # StopIteration


list2 = [x*x for x in range(1, 10)]
print(list2)  # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

list3 = list(x*x for x in range(1, 10))
print(list3)  # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


dict1 = dict((x, x*2) for x in range(5))
print(dict1)  # {0: 0, 1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8}


list4 = [x for x in range(10) if x % 2]
print(list4)

list5 = ['%d*2=%d' % (x, x*2) for x in range(5)]
print(list5)

print('===============')
# 展开成生成器


def func3():
    for x in range(5):
        yield '%d*2=%d' % (x, x*2)


gen1 = func3()
list1 = list(gen1)
print(list1)

12.什么是模块：一个py文件就是一个模块

13.多模块怎么协作：导入模块

(1)import 模块名 --- 在当前的模块中导入指定模块，导入后可以使用指定模块中的所有的全局变量
以'模块名.变量'的方式去使用

(2)from 模块名 import 全局变量1，全局变量2，....
---- 导入指定模块中指定的全局变量；被导入的全局变量在当前模块中直接使用

(3)重命名
import 模块名 as 新模块名 -- 模块重命名，通过新模块名去使用模块
from 模块名 import 变量1 as 新变量1，变量2 as 新变量2，....
-----变量重命名，通过新变量去使用变量

(4)通配符
from 模块名 import * --- 导入模块中所有的全局变量，使用的时候直接用

14.导入模块的原理

当执行导入模块的代码的时候，实质会执行被导入的指定模块对应的py文件

将不希望被别的模块执行的代码放到下面的if语句中：
if __ name __ == ' __ main __':