第七篇：函数进阶3

一 三元表达式、列表推导式、生成器表达式

一 三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

二 列表推导式

#1、示例
egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s' %i)

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]

#2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

三 生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]

#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

 

2 递归与二分法

一 递归调用的定义

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

二 递归调用应该分为两个明确的阶段：递推，回溯 

#1、递归调用应该包含两个明确的阶段：回溯，递推
    回溯就是从外向里一层一层递归调用下去，
        回溯阶段必须要有一个明确地结束条件，每进入下一次递归时，问题的规模都应该有所减少（否则，单纯地重复调用自身是毫无意义的）

    递推就是从里向外一层一层结束递归

#2、示例
# salary(5)=salary(4)+300
# salary(4)=salary(3)+300
# salary(3)=salary(2)+300
# salary(2)=salary(1)+300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1)+300     n>1
# salary(1) =100                n=1

def salary(n):
    if n == 1:
        return 100
    return salary(n-1)+300

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，
尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475
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，由于理解不深刻，深感抱歉

 

3 匿名函数

一 什么是匿名函数？

匿名就是说白了就是没有名字
def func(x,y,z=1):
    return x+y+z

匿名
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
func=lambda x,y,z=1:x+y+z 
func(1,2,3)
#让其有名字就没有意义

二 有名字的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，随时随地定义

应用：max，min，sorted,map,reduce,filter

 

4 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

字典的运算：最小值，最大值，排序
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}

迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值
>>> max(salaries)
'yuanhao'
>>> min(salaries)
'alex'

可以取values，来比较
>>> max(salaries.values())
>>> min(salaries.values())
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
>>> max(salaries,key=lambda k:salary[k])
'alex'
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
'yuanhao'



也可以通过zip的方式实现
salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys())

先比较值，值相同则比较键
>>> max(salaries_and_names)
(100000000, 'alex')


salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次
>>> min(salaries_and_names)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: min() arg is an empty sequence



sorted(iterable，key=None,reverse=False)

！！！lambda与内置函数结合使用！！！