python内置函数、匿名函数、递归

 


 

python3--内置函数

 

内置函数:

截止到python 3.6.2 版本,现在python一共提供了68个内置函数;即python提供给你直接可以拿来使用的所有函数。

 

上面便是内置函数列表,按首字母排序,难免看起来混乱无序,不便于记忆;

幸好课上萌萌哒景女神提供了总结归纳好的思维导图,把这些函数分成了6大类。

由于学习进度原因,此处只写标红的四大块(56个方法)~

 

作用域相关:

  内置函数详解:http://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html

1.abs() 求绝对值

2.all() 如果 iterable 的所有元素都为真(或者如果可迭代为空),则返回 True

3.any() 如果 iterable 的任何元素为真,则返回 True。如果iterable为空,则返回 False

4.callable() 如果 object 参数出现可调,则返回 True,否则返回 False

5.divmod() 以两个(非复数)数字作为参数,并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数字。对于混合操作数类型,二进制算术运算符的规则适用。对于整数,结果与 (a//b,a%b) 相    同。对于浮点数,结果为 (a%b,q),其中q 通常为 math.floor(a/b),但可以小于1

6.enumerate() 参数必须是可迭代对象,函数运行结果得到一个迭代器,输出元素及对应的索引值

7.eval() 把字符串中的提取出来执行

8.frozenset() 不可变集合,frozenset()定义的集合不可增删元素

9.globals() 返回表示当前全局符号表的字典。这始终是当前模块的字典(在函数或方法内部,这是定义它的模块,而不是从其调用它的模块)

10.round() 对参数进行四舍五入

11.sorted() 排序,不改变原列表

l=[1,2,4,9,-1]
print(sorted(l)) #从小到大
print(sorted(l,reverse=True)) #从大到小

12.zip() 拉链函数 

它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压)

a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
print(list(zip(a,b)))#------->[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
#因为在Python3中zip函数生成的是一个可迭代对象,所以,加一个list可以方便的打印出来,否则打印的是一个对象

加一个*就可以解压

a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
c=list(zip(a,b))

d=zip(*c)
print(list(d))#[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

 

13.max() 

返回可迭代的最大项或两个或更多参数中最大的一个。

如果提供了一个位置参数,它应该是一个 iterable。返回迭代中的最大项。如果提供了两个或多个位置参数,则返回最大的位置参数。

max()可以指定key(也就是指定要比较的部分)

14.map() 映射

返回一个迭代器,它应用 function 到 iterable 的每个项目,产生结果

l=[1,2,3,4]
m=map(lambda x:x**2,l)
print(list(m))        ----->[1, 4, 9, 16]

15.reduce() 合并

from functools import reduce
def multi(x,y):
return x*y

a = reduce(multi,[1,2,3,4,5])
print(a)#120 五个数相乘的结果

16.filter() 过滤  保留布尔值为True的元素

names=['a_sb','b_sb','c_sb','d']
print(list(filter(lambda name:name.endswith('_sb'),names)))--->['a_sb', b_sb', 'c_sb']

详细的内置函数介绍可以参照以下:https://www.rddoc.com/doc/Python-3.6.0/library/functions/

二、匿名函数

  匿名函数就是不需要显示的指定函数

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#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))
  
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

  

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l=[3,2,100,999,213,1111,31121,333]
print(max(l))
 
dic={'k1':10,'k2':100,'k3':30}
 
 
print(max(dic))
print(dic[max(dic,key=lambda k:dic[k])])

  

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# 1 文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资
#
# egon male 18 3000
# alex male 38 30000
# wupeiqi female 28 20000
# yuanhao female 28 10000
 
with open('b.txt',encoding='utf-8') as f:
    l1=[{'name':line.split()[0],'sex':line.split()[1],\
        'age':line.split()[2],'salary':line.split()[3]}for line in f]
 
    # 4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
    l4=[i['name'] for i in l1]
    print(list(map(lambda item:item.capitalize(),l4)))
 
    # 5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
    l4=[i['name'] for i in l1]
    print(list(filter(lambda name:not name.startswith('a'),l4)))

  

三、递归调用

  递归特性:

  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)

  递归有两个阶段

  阶段一:递推

  阶段二:回溯

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