一、函数即变量
def say(name): print(name)ybq = say #可以被赋值给其他变量ybq(‘Amily‘) #调用函数
函数名：say
函数体：第1-2行
返回值：return 后的值
函数的内存地址：当函数体被读进内存后的保存位置，它由标识符即函数名say引用，
也就是说say指向的是函数体在内存内的保存位置。
函数名加括号： 例如say（），函数的调用方法，只有见到这个括号，程序会根据
函数名从内存中找到函数体，然后执行它
函数名、函数加括号可以被当做参数传递，也可以被当做返回值return，有没有括号是两个截然不同的意思
def say(name):#定义函数 print(name) ybq = say #可以被赋值给其他变量ybq(‘Amily‘) #调用函数print(say) # 打印函数的内存地址print(type(say)) #打印函数的类型print(id(say)) #打印函数的id
输出结果：
Amily
<function say at 0x0000000000B301E0>
<class ‘function‘>
11731424
二、内置函数：map/filter/sorted
map() map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象（Iterable），map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的可迭代对象返回
filter() 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
实例1：
def func(a): #求偶数 if a%2==0: return True else: return Falsenums = [x for x in range(11)]all_res = []res = map(func,nums)res1 = filter(func,nums)print(list(res)) #循环调用函数，然后把每次函数处理的结果，放到一个list里面返回 print(list(res1))
输出结果：
[True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
实例二：（lambda 匿名函数）
res = filter(lambda x: x > 5, [12, 3, 12, 2, 1, 2, 35])res1 = map(lambda x: x > 5, [1, 2, 3, 4, 5, 6])print(list(res))print(list(res1))输出结果：
[12, 12, 35]
[False, False, False, False, False, True]
sorted() #升序排列
sorted( ,reverse = True) #降序排列
输出结果：
三、处理 json
Python JSON模块可以直接处理简单数据类型（string、unicode、int、float、list、tuple、dict）。
json.dumps()方法返回一个str对象，编码过程中会存在从python原始类型向json类型的转化过程，具体的转化对照如下
需要注意的是，json字符串中的字典类型的key必须要用双引号“”json.loads()才能正常解析
1,将Python 数据结构转换成 Json 格式（编码） json.dumps（）
indent参数是缩进的意思，它可以使数据的存储格式更优雅、可读性更强，这是通过增加一些冗余的空格进行填充的。但是在解码（json.loads()）时，空白填充会被删除。
loads时会将dumps时增加的intent 填充空格去除
ensure_ascii 参数 显示中文
实例：
import json
d = {
‘car‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
‘car1‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
‘car2‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
‘car3‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
‘car4‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
‘car5‘:{‘color‘:‘red‘,‘price‘:100,‘count‘:50},
}
res = json.dumps(d,indent=8,ensure_ascii=False) #把list、字典转成json,indent多少缩进,ensure_ascii可以显示中文
f1 = open(‘f1‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘)
f1.write(res)
输出结果：
2，将Json 格式 转换成 Python 数据结构（解码） json.loads（）
实例：
f1 = open(‘f1‘,encoding=‘utf-8‘)res = f1.read()dict_res = json.loads(res) #把json串变成python的数据类型print(dict_res)print(type(dict_res))
输出结果：
{‘car3‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100}, ‘car‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100}, ‘car1‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100},
‘car5‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100}, ‘car2‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100}, ‘car4‘: {‘color‘: ‘red‘, ‘count‘: 50, ‘price‘: 100}}
<class ‘dict‘>
3，如果要处理的是文件而不是字符串，可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据
写入json 格式的文件
f1 = open(‘f1‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘)json.dump(d,f1,ensure_ascii=False,indent=4)#自动帮你写入文件，第一个参数是数据，第二个是文件对象读取文件
f1 = open(‘f1‘,encoding=‘utf-8‘)print(json.load(f1))
原文地址：https://www.cnblogs.com/chendai21/p/8303957.html