day13-递归函数、匿名函数、内置函数
一 什么是函数递归
函数递归调用(是一种特殊的嵌套调用):在调用一个函数的过程中,又直接或间接地调用了该函数本身(也叫递归调用)
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1 #直接调用本身 2 def f1(): 3 print('from f1') 4 f1() 5 f1() 6 7 #间接调用本身 8 def f1(): 9 print('from f1') 10 f2() 11 12 def f2(): 13 print('from f2') 14 f1() 15 f1() 16 17 # 调用函数会产生局部的名称空间,占用内存,因为上述这种调用会无需调用本身,python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存,对函数的递归调用做了最大的层级限制 18 四 可以修改递归最大深度 19 20 import sys 21 sys.getrecursionlimit() 22 sys.setrecursionlimit(2000) 23 24 def f1(n): 25 print('from f1',n) 26 f1(n+1) 27 f1(1) 28 29 虽然可以设置,但是因为不是尾递归,仍然要保存栈,内存大小一定,不可能无限递归,而且无限制地递归调用本身是毫无意义的,递归应该分为两个明确的阶段,回溯与递推
二 递归调用应该分为两个明确的阶段:递推,回溯
递推:一层一层递归调用下去,强调每进入下一层递归问题的规模都必须有所减少
回溯:递归必须要有一个明确的结束条件,在满足该条件时结束递推开始一层一层回溯
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1 示例+图解。。。 2 # salary(5)=salary(4)+300 3 # salary(4)=salary(3)+300 4 # salary(3)=salary(2)+300 5 # salary(2)=salary(1)+300 6 # salary(1)=100 7 # 8 # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 9 # salary(1) =100 n=1 10 11 def salary(n): 12 if n == 1: 13 return 100 14 return salary(n-1)+300 15 16 print(salary(5))
三、python中的递归效率低且没有尾递归优化
#python中的递归 python中的递归效率低,需要在进入下一次递归时保留当前的状态,在其他语言中可以有解决方法:
尾递归优化,即在函数的最后一步(而非最后一行)调用自己 但是python又没有尾递归,且对递归层级做了限制 #总结递归的使用: 1. 必须有一个明确的结束条件 2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)
这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,
栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)
四 二分法
想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字,遍历的效率太低,用二分法(算法的一种,算法是解决问题的方法)可以极大低缩小问题规模
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1 l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,311,402,403,500,900,1000] #从小到大排列的数字列表 2 3 def search(n,l): 4 print(l) 5 if len(l) == 0: 6 print('not exists') 7 return 8 mid_index=len(l) // 2 9 if n > l[mid_index]: 10 #in the right 11 l=l[mid_index+1:] 12 search(n,l) 13 elif n < l[mid_index]: 14 #in the left 15 l=l[:mid_index] 16 search(n,l) 17 else: 18 print('find it') 19 20 21 search(3,l)
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1 l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] 2 3 def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1): 4 if start <= stop: 5 mid=start+(stop-start)//2 6 print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) 7 if num > l[mid]: 8 start=mid+1 9 elif num < l[mid]: 10 stop=mid-1 11 else: 12 print('find it',mid) 13 return 14 search(num,l,start,stop) 15 else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完,即切为空 16 print('not exists') 17 return 18 19 search(301,l)
五、匿名函数
(1)
有名函数:基于函数名重复使用
匿名函数:使用一次之后就被回收了
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1 匿名就是没有名字 2 def func(x,y,z=1): 3 return x+y+z 4 5 匿名 6 lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域,但是匿名意味着引用计数为0,使用一次就释放,除非让其有名字 7 func=lambda x,y,z=1:x+y+z 8 func(1,2,3) 9 #让其有名字就没有意义
(2)
#有名函数与匿名函数的对比 有名函数:循环使用,保存了名字,通过名字就可以重复引用函数功能 匿名函数:一次性使用,随时随时定义 应用:max,min,sorted,map,reduce,filte
六、内置函数
#注意:内置函数id()可以返回一个对象的身份,返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置
但这与python的具体实现有关,不应该作为对身份的定义,即不够精准,最精准的还是以内存地址为准,
is运算符用于比较两个对象的身份,等号比较两个对象的值,内置函数type()则返回一个对象的类型 #更多内置函数:https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
常见的内置的函数如下图所示:
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1 字典的运算:最小值,最大值,排序 2 salaries={ 3 'egon':3000, 4 'alex':100000000, 5 'wupeiqi':10000, 6 'yuanhao':2000 7 } 8 9 迭代字典,取得是key,因而比较的是key的最大和最小值 10 >>> max(salaries) 11 'yuanhao' 12 >>> min(salaries) 13 'alex' 14 15 可以取values,来比较 16 >>> max(salaries.values()) 17 >>> min(salaries.values()) 18 但通常我们都是想取出,工资最高的那个人名,即比较的是salaries的值,得到的是键 19 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 20 'alex' 21 >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 22 'yuanhao' 23 24 25 也可以通过zip的方式实现 26 salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 27 28 先比较值,值相同则比较键 29 >>> max(salaries_and_names) 30 (100000000, 'alex') 31 32 33 salaries_and_names是迭代器,因而只能访问一次 34 >>> min(salaries_and_names) 35 Traceback (most recent call last): 36 File "<stdin>", line 1, in <module> 37 ValueError: min() arg is an empty sequence 38 39 40 sorted(iterable,key=None,reverse=False)
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1 #1、语法 2 # eval(str,[,globasl[,locals]]) 3 # exec(str,[,globasl[,locals]]) 4 5 #2、区别 6 #示例一: 7 s='1+2+3' 8 print(eval(s)) #eval用来执行表达式,并返回表达式执行的结果 9 print(exec(s)) #exec用来执行语句,不会返回任何值 10 ''' 11 6 12 None 13 ''' 14 15 #示例二: 16 print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 17 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None 18 19 # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误,eval不能执行表达式 20 print(exec('for i in range(10):print(i)'))
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1 max的工作原理 2 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 3 2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给key指定的函数,然后将该函数的返回值当作判断依据 4 salaries={ 5 'isetan':3000, 6 'wcl':100000000, 7 'wupeiqi':10000, 8 'yuanhao':2000 9 } #求年薪最高人的名字 10 print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s) 11 print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s)
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1 # map的工作原理 2 #1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 3 #2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值当作map的结果之一 4 names=['wcl','isetan','gelln','alex'] 5 6 #列表生成式做法 7 print([name+"_haha" for name in names]) 8 9 #lambda做法 10 aaa=map(lambda x:x+"_haha",names) 11 print(aaa)
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1 # filter的工作原理 2 #1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 3 #2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后filter会判断函数的返回值的真假,如果为真则留下res 4 aaa=filter(lambda x:x.endswith('SB'),names) 5 print(aaa)
七、函数的面向过程编程
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1 #1、首先强调:面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单,面向过程是一种编程思路、思想,而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数,也可以基于面向过程的思想编写程序 2 3 #2、定义 4 面向过程的核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么 5 6 基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式 7 8 #3、优点:复杂的问题流程化,进而简单化 9 10 #4、缺点:可扩展性差,修改流水线的任意一个阶段,都会牵一发而动全身 11 12 #5、应用:扩展性要求不高的场景,典型案例如linux内核,git,httpd 13 14 #6、举例 15 流水线1: 16 用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面 17 18 流水线2: 19 用户输入sql--->sql解析--->执行功能
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1 # 接收用户输入用户名,进行用户名合法性校验,拿到合法的用户名 2 def check_user(): 3 while True: 4 name = input('username>>').strip() 5 if name.isalpha(): 6 return name 7 else: 8 print('用户名必须为字母,傻叉') 9 10 # 接收用户输入密码,进行密码合法性校验,拿到合法的密码 11 def check_pwd(): 12 while True: 13 pwd1=input('password>>: ').strip() 14 if len(pwd1) < 5: 15 print('密码的长度至少5位') 16 continue 17 pwd2=input('again>>: ').strip() 18 if pwd1 == pwd2: 19 return pwd1 20 else: 21 print('两次输入的密码不一致') 22 23 def check_age(): 24 pass 25 26 # pwd=check_pwd() 27 # print(pwd) 28 # 将合法的用户名与密码写入文件 29 def insert(user,pwd,age,path='db.txt'): 30 with open(path,mode='a',encoding='utf-8') as f: 31 f.write('%s:%s:%s\n' %(user,pwd,age)) 32 33 def register(): 34 user=check_user() 35 pwd=check_pwd() 36 age=check_age() 37 insert(user,pwd,age) 38 print('register successfull') 39 40 register() 41 42 43 #ps:将原先的复杂的代码分块写,清晰,易读