python基础--函数递归

1.1 递归的应用场景

递归是一种编程思想,应用场景:

  1. 在我们日常开发中,如果要遍历一个文件夹下面所有的文件,通常会使用递归来实现;
  2. 在后续的算法课程中,很多算法都离不开递归,例如:快速排序。

1.1.1 递归的特点

  • 函数内部自己调用自己
  • 必须有出口

1.2 应用:3以内数字累加和

  • 代码
# 3 + 2 + 1
def sum_numbers(num):
    # 1.如果是1,直接返回1 -- 出口
    if num == 1:
        return 1
    # 2.如果不是1,重复执行累加并返回结果
    return num + sum_numbers(num-1)


sum_result = sum_numbers(3)
# 输出结果为6
print(sum_result)
  • 执行结果

二,lambda 表达式

2.1 lambda的应用场景

如果一个函数有一个返回值,并且只有一句代码,可以使用 lambda简化。

2.2 lambda语法

lambda 参数列表 : 表达式

注意

  • lambda表达式的参数可有可无,函数的参数在lambda表达式中完全适用。
  • lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。

快速入门

# 函数
def fn1():
    return 200


print(fn1)
print(fn1())


# lambda表达式
fn2 = lambda: 100
print(fn2)
print(fn2())

注意:直接打印lambda表达式,输出的是此lambda的内存地址

2.3 示例:计算a + b

2.3.1 函数实现

def add(a, b):
    return a + b


result = add(1, 2)
print(result)

思考:需求简单,是否代码多?

2.3.2 lambda实现

fn1 = lambda a, b: a + b
print(fn1(1, 2))

2.4 lambda的参数形式

2.4.1.无参数

fn1 = lambda: 100
print(fn1())

2.4.2.一个参数

fn1 = lambda a: a
print(fn1('hello world'))

2.4.3.默认参数

fn1 = lambda a, b, c=100: a + b + c
print(fn1(10, 20))

2.4.4.可变参数:*args

fn1 = lambda *args: args
print(fn1(10, 20, 30))

注意:这里的可变参数传入到lambda之后,返回值为元组。

2.4.5.可变参数:**kwargs

fn1 = lambda **kwargs: kwargs
print(fn1(name='python', age=20))

2.5 lambda的应用

2.5.1. 带判断的lambda

fn1 = lambda a, b: a if a > b else b
print(fn1(1000, 500))

2.5.2. 列表数据按字典key的值排序

students = [
    {'name': 'TOM', 'age': 20},
    {'name': 'ROSE', 'age': 19},
    {'name': 'Jack', 'age': 22}
]

# 按name值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)

# 按name值降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)

# 按age值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)

# 总结

  • lambda

    • 语法
    lambda 参数列表: 表达式
    
    • lambda的参数形式

      • 无参数
      lambda: 表达式
      
      • 一个参数
      lambda 参数: 表达式
      
      • 默认参数
      lambda key=value: 表达式
      
      • 不定长位置参数
      lambda *args: 表达式
      
      • 不定长关键字参数
      lambda **kwargs: 表达式
      
原文地址:https://www.cnblogs.com/chenpeng03/p/13627049.html