函数递归，生成器，匿名函数
一：递归函数
（1）定义：函数在调用的过程中 直接或者间接调用本身
例如：
（1）直接调用函数本身
def index(): print('递归函数') index() # 在函数内部再次调用函数本身 index()
（2）间接调用函数
def index(): print('递归函数') func() def func(): print('间接调用函数') index() # 调用上输入index 但是index内部又含有本部的函数调用方式 func()
（2）函数调用最大深度：
作用：当函数递归调用的时候 在局部依旧会开辟一个名称空间 无限次调度占用内存 为了解决内存占用 python对函数最大递归做了限制
（1）默认最大限制1000 但是不精确 而且可以手动更改最大限制
（2）基本限制范围在997/998左右
例如：
import sys sys.getrecursionlimit() def index(n): print('检测递归次数',n) index(n+1) # 每次调用函数次数+1 index(1) # 检测次数 998
PS：无限制递归相当于死循环没有意义
（3）：递归函数调用的过程
（1）回溯过程：逐层从外向内查找，明确一个结束条件，查找的过程就是逐渐靠近结束条件的过程
（2）递推过程：从结束条件 向外部逐渐逆推
例如：
''' PS：案例一 递归查找年龄的过程 age(5) = age(4) + 2 age(4) = age(3) + 2 age(3) = age(2) + 2 age(2) = age(1) + 2 age(1) = 18 ''' # def index(n): if n == 1: # 结束条件 return 18 return index(n-1)+2 # 递归调用函数 res = index(5) print(res) # PS:案例二 循环打印容器类型 number = [1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,[11,[12,[13,]]]]]]]]]]]]] def index(number): for i in number: if type(i) is int: # 如果取值的类型是整形打印 print(i) else: # 否则重新调用函数进行打印 index(i) index(number)
二：算法之二分法
算法：能够高效率的解决某些问题
例如：
l = [1,3,5,12,57,89,101,123,146,167,179,189,345] num = 167 for i in l: if num == i: print('找到啦') # PS:如果数字在尾部 依次循环打印效率会很低
二分法：
基本思路：
（1）必须有有大小顺序
（2）从中间将列表切分 取出中间值 和目标值进行比较 通过比较如果相等直接切分 否则继续切分比较
例如：
l = [1,3,5,12,57,89,101,123,146,167,179,189,345] target_num = 101 def index(l,target): middle_num = len(l)//2 # 将列表平均切分 if target_num > l[middle_num]: # 比较目标函数和中间函数大小 num_right = l[middle_num + 1:] # 大于则向右边切分 index(num_right,target_num) # 再次比较切分之后的大小 elif target_num < l[middle_num]: num_left = l[0:middle_num] index(num_left,middle_num) else: print('find it') index(l,target_num) # find it
三：三元表达式
作用：在条件判断下 更加简洁
例如：
x = 99 y = 100 res = x if x >y else y print(res) # 100
PS：如果if后面的条件成立 则返回前面的 反之返回else所对应的值
例题：
is_free = input('请输入是否免费(y/n)>>>:') is_free = '免费' if is_free == 'y' else '收费' print(is_free)
四：生成器
作用：
（1）生成列表 字典 元组的工具
（2）其会将返回结果 保存在生成器中 当你需要的时候可以提取 节省内存空间
【1】
列表生成式
例如：
# 将列表user_info元素尾部加上_SR user_info = [1,2,3,4, ] info = [] for i in user_info: info.append('%s_SR'%i) print(info) # ['1_SR', '2_SR', '3_SR', '4_SR'] ''' (1)通过for循环将列表元素取出 （2）将取出的元素与前面的占位符进行拼接 ''' user_info = [1,2,3,4] user_info1 = ['%s_SR'%i for i in user_info] print(user_info1)
（2）生成器跟条件语句
例如：
# 取出不带_SR的元素生成新的列表 number = ['1_SR', '2_SR', '3_SR', '4_SR','5_NB'] user_info = [i for i in number if i.endswith('_SR')] print(user_info) # ['1_SR', '2_SR', '3_SR', '4_SR'] ''' (1)首先执行for循环 （2）判断条件语句 （3）符合条件语句的才会将元素返回给for之前的变量
（4）如果都不符合 则会返回一个空列表 '''
PS：其不能再后面跟从else 因为在该生成器中有for 以及 if两者都可以跟else 如果在列表中加入了else 则不能知道else是归属于哪个
【2】
（1）字典生成式：
# 需求将两个列表组成字典的形式 l1= ['name','age'] l2 = ['SR',18] # 方法一 dict = {} for i,j in enumerate(l1): # 将l1通过枚举选出序号以及序号对应的值 dict[j] = l1[i] # 通过将值取出来 与列表序号对应 print(dict) # {'name': 'name', 'age': 'age'} # 方法二： user_info = ['SR',18] dict = {i:j for i,j in enumerate(user_info)} # 枚举将序号以及对应值取出 然后拼接成字典的形式
（2）列表生成式跟条件语句
user_info = ['SR',18] dict = {i:j for i,j in enumerate(user_info) if j != 18} # 枚举将序号以及对应值取出 然后拼接成字典的形式 print(dict) # {0: 'SR'}
PS：如果条件语句所对应值为假 则会丢弃该值
五：匿名函数
定义：没有函数名的函数
特点：
（1）调用一次 函数消失
（2）其一般不会单独使用 与内在函数一起使用
基本定义形式：
lambda x,y:x + y # x,y:表示形参 # x+y:表示返回值
六：常用内置函数
max 关联匿名函数
作用：大小
例如：
# 通过最大value 取出对应的key salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } print(max(salaries,key=lambda key:salaries[key])) # 通过 salaries[key] 取出字典的value 取出的value与前面的key对应 即通过value比较大小
map
作用：
（1）将某个元素与某个元素映射起来 控制返回的结果
（2）映射结果是一串地址 需要取值的时候通过地址取值
例如：
# 将l的列表都+1 l = [1,2,3,4,] print(map(lambda x:x+1 ,l)) # <map object at 0x0000000002237358> print(list((map(lambda x:x+1 ,l)))) # [2, 3, 4, 5]
zip:
作用：
（1）类似于拉链将两个元素组合起来
（2）返回值也是一串地址 需要取值的时候通过该地址取值
（3）返回值是一个元组
例如：
user_info = ['name','age'] user_info1 = ['SR',18] print(zip(user_info,user_info1)) # <zip object at 0x00000000027EDAC8> print(list(zip(user_info,user_info1))) # [('name', 'SR'), ('age', 18)]
filter：
作用：
（1）可以将某些元素进行过滤
（2）返回值也是一串地址 需要取值的时候通过该地址取值
例如：
number = [1,2,3,4,5] print(list((filter(lambda x:x==3,number)))) # [3]
sorted:
作用：将列表元素按照升序的方式排序
例如：
number = [5,4,3,2,1] print(sorted(number)) # [1, 2, 3, 4, 5]
reduce
作用：
PS：使用之前需要调用模块：from functools import reduce
（1）其会将多个元素整合成一个元素返回出来
（2）整合元素的规则 根据其所携带的匿名函数
例如：
from functools import reduce number = [1,2,3,4,] print(reduce(lambda x,y:x+y,number)) # 10 ''' (1) 首先前两个元素会相加 （2）接下来会将前两个元素相加的结果依次与后面的元素相加 '''
