Python 函数递归-三元表达式-列表生成式-字典生成式-匿名函数-内置函数

上节课复习:
1. 无参装饰器
1 def 装饰器名字(func):
2     def wrapper(*args,**kwargs):
3         res = func(*args,**kwargs)
4         return res
5     return wrapper
6 
7 @装饰器名字  #被装饰的函数名字=装饰器名字(被装饰的函数的内存地址)
8  def 被装饰的函数名字():
9     pass

2, 有参装饰器
def 装饰器名字(参数1,参数2,...):
    def outter(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            res = func(*args,**kwargs)
            return res
        return wrapper
    return outter

@装饰器名字(值1,值2,....)  #@outter
def 被装饰的函数名字():
    pass

3.叠加多个装饰器
1 @deco1
2 @deco2
3 @deco3
4 def index():
5     pass
  解释语法的顺序:自下而上,deco->deco2->deco1
  调用index()时才开始触发装饰器内部闭包函数的执行,闭包函数执行顺序是:自上而下,
  deco1.wrapper1->deco2.wrapper2->deco3.wrapper3




今日内容:

1.函数递归(*****)
1.什么是函数递归
函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,
在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用该函数本身,称之为函数的递归调用
递归调用必须有两个明确的阶段:
1.回溯: 一次次递归调用下去,说白了就一个重复的过程,
但需要注意的是每一次递归调用问题的规模都应该有所减少,
直到逼近一个最终的结果,即回溯阶段一定要有一个明确的结束条件

2.递归: 往回一层一层推算出结果
递归调用就是一个重复的过程,但是每一次重复问题的规模都应该有所减少,并且应该在满足某种条件的情况下结束重复,开始进入递增


2.三元表达式,列表生成式,字典生成式
1.三元表达式:
三元表达式实现的效果就是: 条件成立的情况下返回一个值,不成立的情况下返回另一种值
# 条件成立情况下返回的值 if条件 else 条件不成立情况下返回的值
1 def max2(x,y):
2     #原写法
3     if x > y:
4         return x
5     else:
6         return y
7     #新写法
8     return x if x > y else y 
9     #三元表达式一行代码把上面代码全省略了   

2.列表生成式:
1 names = ['alex', 'lqz', 'yyh', 'fm']
2  l = [name + '_DSB' for name in names]

    3.字典生成式:
补充内置方法: enumerate(),取索引
 1 keys = ['name', 'age', 'sex']
 2 vals = ['egon', 18, 'male']
 3 
 4 #原写法
 5 dic = {}
 6 for i,k in enumerate(keys):
 7     dic[k] = vals[i]
 8     print(dic)
 9 
10 #新写法
11 dic = {k:vals[i] for i,k in enumerate(keys)}
12 dic = {k:vals[i] for i,k in enumerate(keys) if i > 0}

3.匿名函数与内置函数
1.匿名函数: 就是没有名字的函数
1.为何要用匿名函数:
用于仅仅临时使用一次的场景,没有重复使用的需求
1 print(lambda x,y:x+y)(1,2))
2 print((lambda x,y: x if x > y else y)(8,2))
        2.匿名函数和内置函数配合使用
 1 salaries = {
 2     'egon':300000,
 3     'alex':100000000,
 4     'wupeiqi':10000,
 5     'yuanhao':2000
 6 }
 7 #求薪资最高的那个人名:即比较的是value,但取结果是key
 8 res = max(salaries)
 9 print(res)
10 #可以通过max函数的key参数来改变max函数的比较依据,运行原理:
11 #max函数会'for循环'出一个值,然后将该值传给key指定的函数
12 #调用key指定的函数,将拿到的返回值当作比较依据
13 
14 max(): #比较的是最大值
15 max(salaries,key=lambda name:salaries[name])
16 
17 min(): #比较的是最小值
18 min(salaries,key=lambda name:salaries[name])
19 
20 sorted(): #排序
21 nums = [11, 33, 22, 9, 31]
22 res = sorted(nums,reversed(True))
23 print(res)
24 
25 map(): #把一个列表按照我们自定义的映射规则映射成一个新的列表
26 map(lambda name:name+'DSB',names)
27 
28 filter(): #从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
29            #相当于for循环取出每一个人名,然后传给匿名函数,将调用匿名函数返回值为True的那个人名给留下来
30 filter(lambda name:name.endswith('sb'),names)
31 
32 reduce: #把多个值合并成一个结果
33 from functools import reduce
34 1 = [a, b, c, d]
35 reduce(lambda x,y:x+y,l)
36 reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))
原文地址:https://www.cnblogs.com/earon/p/9409212.html