Python (进阶 第二部)
目录
函数
函数的定义: 功能( 包括一部分代码,实现某种功能,达成某个目的)
函数的特点: 函数可以反复调用 ,提高代码的复用性,提高开发效率,便于维护和管理.
函数的基本格式:
# 定义一个函数
def 函数名():
code1
code2
# 函数的调用
函数名()
函数的命名规范:
字母数字下划线, 首字母不能为数字.
严格区分大小写, 且不能使用关键字.
函数命名有意义, 且不能使用中文.
函数的参数:( 参数:配合函数运算的值)
形参实参一一对应
形参: 形式参数,(在函数的定义处)
普通形参(位置) 默认形参 普通收集形参 命名关键字形参 关键字收集形参
实参: 实际参数,(在函数的调用处)
普通实参 关键字实参
普通形参
var = 你好 def func(var): print(var) func(var)
默认形参
var = '你好' def func(var='大家好'): print(var) func()
普通收集形参
list = ['徐峰','学峰','妮妮'] def func(*args): print(list[:]) func(list)
命名关键字形参
命名关键字参数一般情况下跟在普通收集形参的后面, 在函数的调用时,必须使用命名关键子参数;来进行赋值
#方式一: def func(a,b,*,d,c): print(a,b) # 1 2 print(d) # 3 print(c) # 10 func(1,2,d = 3,c=10) 方式二: def func(*args, c, **kwargs): print(args) # (1, 2, 3, 4, 5, 6) print(c) # 100 print(kwargs) # {'a': 1, 'b': 2, 'd': 6} func(1, 2, 3, 4, 5, 6, a=1, b=2, d=6, c=100)
关键字收集形参
def func(a,b,*,c,d): print(a,b) print(c,d) dic = {"c":3,"d":4} # **把字典里面的所有元素拿出来,拼装成键=值的参数形式,赋值给func进行调用 func(1,2,**dic,) # func( c=3, d=4 )
locals globals nonlocal (了解)
locals
locals 如果在全局,调用locals之后,获取的是打印之前的所有变量 返回字典,全局空间作用域.
def func(): ff = 123 a =1 b =2 res = locals() c =3 print(res) #是一个大字典 截止到打印之前 c =4 # 打印之后的c 就获取不到
locals 如果在局部,调用locals之后, 获取的是调用之前的所有变量, 返回字典, 局部空间作用域.
a1 = 10 def func (): a = 1 b = 2 res =locals() c = 3 print(res) #截止到locals() 的调用之前( 就是locals之前的局部变量 d =4 # 获取不到 b2 =22 # 获取不到 func() a3 =33 #获取不到
globals
globals如果在全局, 调用globals之后,获取的是打印之前的所有变量,返回字典,全局空间作用域
def func(): ff = 123 a =1 b =2 res= globals() # 获取打印之前的所有变量 c =3 print(res) d =4 # c =4 将获取不到
globals 如果在局部, 调用globals之后,获取的是调用之前的所有变量,返回字典,全局空间作用域
a1 = 10 def func(): a =1 b =2 res=globals() c =3 print(res) d = 4 a2 =20 func() # 获取的是调用之前的所有变量 a3=30 # 获取不到
nonlocal
nonlocal遵循LEGB就近找变量的原则
- 找当前空间上一层的局部变量进行修改
- 找不到继续向再外一层找
- 最后一层也没有时,就会报错
1. 找当前空间上一层的局部变量进行修改
def outer(): a =100 def inner(): nonlocal a a =200 print(a) inner() print(a) outer() # outer层中的变量被inner中的nonlocal修改后,inner和outer在调用时都将得到的是修改之后的值
2. 如果找不到继续向上一层找
def outer(): a=10 def inner(): b=20 def func(): nonlocal a a =1 print(a) func() print(a) inner() print(a) outer() # func() 中的nonlocal 将 a 修改为1 在inner层中没有,就就找的outer中找到并修改 ,此时可以到的都是修改后的变量
3. 注意点: nonlocal只能修改局部变量
a =1 def outer(): b =2 def inner(): c = 3 def func(): nonlocal d d =4 print(d) func() print(a) inner() print(a) outer() # SyntaxError: no binding for nonlocal 'd' found
4. 不使用nonlocal 修改局部变量
def func(): lst = [1,2,3,4] def inner(): lst[-1] = 10 inner() print(lst) func()
函数的嵌套
1. 函数之间可以互相嵌套
外层的函数叫做外函数,内层的叫做内函数
- (!)内部函数不可以在函数外部调用
- (2)调用外函数后, 内函数不可以在函数外部调用
- (3)内函数只能在函数内使用
- (4)内函数在函数内部调用时,必须先定义再使用
2. 外层是outer ,内层是inner ,最里层是smaller ,调用smaller 里面的所有代码
def outer(): def inner(): def smaller(): print('我是smaller函数') smaller() inner() outer()
3. LEGB 原则(就近找变量原则)
B —— Builtin(Python)；Python内置模块的命名空间 (内建作用域)
G —— Global(module)； 函数外部所在的命名空间 (全局作用域)
E —— Enclosing function locals；外部嵌套函数的作用域(嵌套作用域)
L —— Local(function)；当前函数内的作用域 (局部作用域)
依据就近原则,从下往上 从里向外 依次寻找
函数的返回值 return
自定义函数的返回值 return , 可以把值返回到函数的调用处
(1) return + 六大标准数据类型 , 类 , 对象,函数
如果不定义return ,默认返回的None
(2) 执行完return 之后, 立刻终止函数, 后面的代码将不会被执行
利用return 模拟简单
def func(sign,num1,num2):
if sign =='+':
res = num1 + num2
elif sign =='-':
res = num1 - num2
elif sign =='*':
res = num1 * num2
elif sign=='/':
if num2 ==0:
return '除数不能为0'
res = num1 / num2
else:
return '这个计算不出来'
return res
res = func("-",10,20)
print(res)
全局变量和局部变量
局部变量 : 在函数内部定义的变量(局部命名空间)
全局变量 : 在函数外部定义的或者使用global在函数内部定义(全局命名空间)
作用域: 作用的范围
局部变量作用域: 在函数的内部
全局变量作用域: 横跨整个文件
生命周期:
内置变量 > 全局变量 > 局部变量总结:
可以使用global 关键字在函数内部定义一个全局变量
也可以使用global关键字在函数内部修改一个全局变量
函数名的使用
-
函数名是个特殊的变量,可以当做变量赋值
a = “你好”
print(a)
a = func
a()函数可以像变量一样销毁
-
函数名可以作为容器类型数据的元素
-
函数名可以作为函数的参数
-
函数名可作为函数的返回值
闭包
如果内函数使用了外函数的局部变量,并且外函数把内函数返回的过程,叫做闭包.
被外函数返回出的函数就是闭包函数
基础语法
def songyunjie_family(): father = "王健林" def f_hobby(): print("我们先顶一个小目标,比如赚它一个亿,这是我爸爸{}".format(father)) return f_hobby func = songyunjie_family() func() obj = func.__closure__[0] print(obj.cell_contents,"<111>")
复杂版
def mashengping_family(): father = "马云" jiejie_name = "马蓉" meimei_name = "马诺" money = 1000 def jiejie(): nonlocal money money -= 700 print("买包包,买名表,买首饰,把钱都败光了,家里的钱还剩下{}元".format(money)) def meimei(): nonlocal money money -= 200 print("要找只找有钱人,宁愿在宝马里面哭,也不愿意在自行车上撒欢,家里的败光了还剩下{}元".format(money)) def big_master(): return (jiejie,meimei) return big_master func = mashengping_family() print(func) # 返回的是元组 tup = func() # big_master() print(tup) # tup = (jiejie,meimei) # 获取姐姐 jiejie = tup[0] # jiejie 函数 # 获取妹妹 meimei = tup[1] # meimei 函数
获取闭包函数使用的变量 closure
res= func.closure
print(res,'<222>')
cell_contents 用来获取单元格对象当中的闭包函数
jiejie = res[0].coll_contenrs
meimei = res[1].cell_contents
通过获取单元格对象 获取单元格对象中的内容 实际的调用
jiejie()
meimei()
print(jiejie.closure[0].coll_contents)
print(meimei.closure[1].coll_contents)
闭包的特征
内函数使用了外函数的局部变量 ,那么该函数与闭包函数就发生了绑定,延长了这个函数的生命周期
def outer(val): def inner(num): return val + num return inner func = outer(10) # func = inner res = func(15) # res = func(15) = inner(15) print(res)
闭包的意义
闭包可以优先使用外函数中的变量,并对闭包函数中的值起到了封装保护的作用,外部无法访问.
模拟鼠标点击次数
num = 0 def click_num(): global num num += 1 print(num) click_num() click_num() click_num() num = 100 click_num() click_num()
匿名函数
用一句话来表达只有返回值的函数
- 语法: lambda 参数: 返回zhi
- 追求代码简洁高效
- 无参的lambda表达式
-
def func(): return "123" func = lambda : "123" res = func() print(res)
-
- 有参的lambda表达式
-
def func(n): return type(n) func = lambda n : type(n) print( func([1,2,3]) )
-
- 带有判断条件的lambda表达式
-
def func(n): if n % 2 == 0: return "偶数" else: return "奇数" func = lambda n : "偶数" if n % 2 == 0 else "奇数" res = func(17) print(res)
-
- 三元运算
-
n = 16 res = "偶数" if n % 2 == 0 else "奇数" print(res) def func(x,y): if x>y: return x else: return y func = lambda x,y : x if x>y else y res = func(200,100) print(res)
-
迭代器
能被next 调用,并不断返回下一个值的对象
迭代器的概念:迭代器指的就是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每一次迭代都是基于上一次的结果而继续的
迭代器的特征:不依赖索引,而是通过next 的指针迭代所有的数据,一次只能取一个值,大大节省了空间
dir 获取当前类型对象中的所有成员
“”“iter 方法用来判断是否是可迭代性数据”"" lst = dir(setvar) print(dir(“123”)) res = “iter” in dir(setvar) print(res)
迭代器
- for 循环能够遍历一切可迭代性数据的原因在于,底层调用了迭代器,
- 通过next方法中的指针实现数据的获取
- 可迭代对象 -> 迭代器 不能够被next直接调用 -> 可以被next直接调用的过程
- 如果是一个可迭代对象不一定是迭代器
- 但如果是一个迭代器就一定是一个可迭代对象
如何定义一个迭代器
setvar = {“a”,“b”,“c”,“d”} it = iter(setvar) print(it)
如何判断一个迭代器
print(dir(it)) res = “iter” in dir(it) and “next” in dir(it) print(res)
如何来调用一个迭代器
“”“next在调用迭代器中的数据时,是单向不可逆,一条路走到黑的过程”"" res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) “”" #StopIteration 报错 停止迭代 res = next(it) print(res) “”"
重置迭代器
it = iter(setvar) res = next(it) print(res)
使用其他方法判断迭代器或者可迭代对象
“”“Iterator 迭代器 Iterable 可迭代对象”"" from … 从哪里 import 引入 … from collections import Iterator,Iterable from collections.abc import Iterator,Iterable python3.7 res = isinstance(it,Iterator) print(res) res = isinstance(it,Iterable) print(res)
使用其他方法调用迭代器中的数据
for i in it: print(i)
for+next
lst = [1,2,3,4,5,6,7,7,8,9,10] it = iter(lst) for i in range(10): res = next(it) print(res) print(next(it)) print(next(it))
高阶函数
1. map 元素加工
map(func,lierable)
功能:处理数据
把iterable 中的数据一个一个取出来,放到func函数中进行加工处理后将结果放到迭代器当中,最后返回迭代器
参数: fuunc 自定义函数,或者内置函数
iterable: 可迭代性数据( 容器类,range,迭代器)
返回值: 迭代器
# 常规写法 lst_new = [] for i in lst: lst_new.append(int(i)) print(lst_new) # map改造 it = map(int,lst)
2. filter 数据过滤
filter(func, iterable)
功能: return Turn 当前这个数据保留
return False 当前这个数据舍弃
func: 自定义函数
iterable: 可迭代性数据( 容器型, range, 迭代器)
返回值: 迭代器
# 常规写法 lst_new = [] for i in lst: if i % 2 == 0: lst_new.append(i) print(lst_new) # filter改写 def func(i): if i % 2 == 0: return True else: return False it = filter(func,lst) # (1) next res = next(it) print(res)
3. reduce
reduce(func, iterable)
功能: 计算数据
先把iterable中的前俩个值取出,放到func中计算,把结算的结果和iterable中的第三个元素在放到func中计算,依次类推,直到所有结果都运算完毕,返回结果
func: 自定义函数
iterable: 可迭代数据(容器,range, 迭代器)
返回值: 计算之后的结果
# 常规写法 lst = [5,4,8,8] # => 整型5488 # 方法一 strvar = "" for i in lst: strvar += str(i) print(strvar , type(strvar)) res = int(strvar) print(res , type(res))
4. sorted
sorted( iterable , key=func,reverse = False)
功能 : 排序
iterable : 可迭代数据( 容器,range,迭代器)
key:指定自定义函数,内置函数
reverse: 代表升序或者降序默认是升序( 从小到大排序) reverse=False
返回值: 排序后的结果
# 1.默认是从小到大排序 lst = [1,2,3,4,5,-90,-4,-1,100] res = sorted(lst) print(res) # 2.reverse 从大到小排序 res = sorted(lst,reverse=True) print(res) # 3.指定函数进行排序 # 按照绝对值排序 abs lst = [-10,-1,3,5] res = sorted(lst,key=abs) """ -1 => abs(-1) => 1 3 => abs(3) => 3 5 => abs(5) => 5 -10 => abs(-10) => 10 [-1, 3, 5, -10] """ print(res) # 4.使用自定义函数进行排序 lst = [19,21,38,43,55] def func(n): return n % 10 lst = sorted(lst,key=func) print(lst) """ 21 => n % 10 => 1 43 => n % 10 => 3 55 => n % 10 => 5 38 => n % 10 => 8 19 => n % 10 => 9 21 43 55 38 19 """ # ### sorted 和 sort 之间的区别 #字符串 container = "eadc" #列表 container = [19,21,38,43,55] #元组 container = (19,21,38,43,55) #集合 container = {19,21,38,43,55} #字典 (排序的是字典的键) container = {"c":3,"a":1,"b":2} container = {"王闻":3,"高云峰":2} print("<===>") res = sorted(container) print(res) #(1) sorted可以排序一切容器类型数据, sort只能排列表 #(2) sorted返回的是新列表,sort是基于原有的列表进行修改 #(3) 推荐使用sorted
推导式
语法:
val for val in iterable
三种推导式方式
[val for val initerable]
{val for val in iterable}
{ k:v for k,v in iterable }
1. 基础语法:
推导式的语法: val for val in Iterable 三种方式: [val for val in Iterable] {val for val in Iterable} {k:v for k,v in Iterable} # 改写成推导式 lst = [i*3 for i in lst] print(lst)
2. 带有判断条件的单循环推导式
# (2) 带有判断条件的单循环推导式 (只能是单项分支,接在for后面) lst = [1,2,3,4,5,6,7,8] lst_new = [] for i in lst: if i % 2 == 1: lst_new.append(i) print(lst_new) # 改写成推导式 lst = [i for i in lst if i % 2 == 1] print(lst)
3. 双循环推导式
# (3) 双循环推导式 lst1 = ["李博伦","高云峰","孙致和","葛龙"] lst2 = ["李亚","刘彩霞","刘子豪","刘昕"] # "谁"❤"谁" lst_new = [] for i in lst1: for j in lst2: strvar = i + "❤" + j lst_new.append(strvar) print(lst_new) # 改写成推导式 lst = [i + "❤" + j for i in lst1 for j in lst2] print(lst)
4. 带有判断条件的双循环推导式
# (4) 带有判断条件的多循环推导式 lst_new = [] for i in lst1: for j in lst2: if lst1.index(i) == lst2.index(j): strvar = i + "❤" + j lst_new.append(strvar) print(lst_new) # 改写成推导式 lst = [ i + "❤" + j for i in lst1 for j in lst2 if lst1.index(i) == lst2.index(j) ] print(lst)
集合推导式
常规写法
# 常规写法 setvar = set() for i in listvar: if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500: res = "尊贵VIP卡老" + i["name"][0] else: res = "抠脚大汉卡老" + i["name"][0] setvar.add(res) print(setvar) # 改写成集合推导式 # {三元运算符 + 推导式} setvar = { "尊贵VIP卡老" + i["name"][0] if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500 else "抠脚大汉卡老" + i["name"][0] for i in listvar } print(setvar)
字典推导式
enumerate
enumerate(iterable,[start=0]) 功能:枚举 ; 将索引号和iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中 参数: iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) start: 可以选择开始的索引号(默认从0开始索引) 返回值:迭代器 """ from collections import Iterator lst = ["东邪","西毒","南帝","北丐"] # 基本使用 it = enumerate(lst) print(isinstance(it,Iterator)) # for + next for i in range(4): print(next(it)) # list """start可以指定开始值,默认是0""" it = enumerate(lst,start=1) print(list(it)) # enumerate 形成字典推导式 变成字典 dic = { k:v for k,v in enumerate(lst,start=1) } print(dic) # dict 强制变成字典 dic = dict(enumerate(lst,start=1)) print(dic)
zip
""" zip(iterable, ... ...) 功能: 将多个iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中 iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) 返回: 迭代器 特征: 如果找不到对应配对的元素,当前元素会被舍弃 """ # 基本使用 lst1 = ["晏国彰","刘子涛","郭凯","宋云杰"] lst2 = ["刘有右柳翔","冯雍","孙志新"] lst3 = ["周鹏飞","袁伟倬"] # it = zip(lst1,lst2) it = zip(lst1,lst2,lst3) print(isinstance(it,Iterator)) print(list(it)) """ [('晏国彰', '刘有右柳翔'), ('刘子涛', '冯雍'), ('郭凯', '孙志新')] [('晏国彰', '刘有右柳翔', '周鹏飞'), ('刘子涛', '冯雍', '袁伟倬')] """ # zip 形成字典推导式 变成字典 lst1 = ["晏国彰","刘子涛","郭凯","宋云杰"] lst2 = ["刘有右柳翔","冯雍","孙志新"] dic = { k:v for k,v in zip(lst1,lst2) } print(dic) # dict 强制变成字典 dic = dict(zip(lst1,lst2)) print(dic)
生成器表达式
生成器本质就是迭代器, 允许自定义逻辑的迭代器
迭代器与生成器的区别:
迭代器本身是系统内置的,重写不了,而生成器是用户自定义的,可以重写迭代逻辑
生成器的俩种创建方式
1. 生成器表达式( 里面是推导式,外面用圆括号)
2. 生成器函数( 用def定义 ,里面含有yield)
from collections import Iterator,Iterable # 生成器表达式 gen = (i*2 for i in range(1,11)) print(isinstance(gen,Iterator)) # next res = next(gen) print(res) # for for i in gen: print(i) # for + next gen = (i*2 for i in range(1,11)) for i in range(3): res = next(gen) print(res) # list print("<=====>") res = list(gen) print(res)
生成器函数
yield 类似于 return
共同点: 执行到该点时,都会把值返回出去.
不同点: yield 每次返回时 ,会记住上次离开时执行的位置,下次在调用生成器,会从上次执行的位置继续向下执行,而return,会直接终止函数,不可以重头调用.
yield 6 和yield(6) 俩种写法都可以 yield 6 更像 return 6 的写法 ( 推荐使用)
生成器函数的基本用法
定义一个生成器函数 def mygen(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 #初始化生成器函数,返回生成器对象,简称生成器 gen = mygen() print(isinstance(gen,Iterator)) #使用next调用 res = next(gen) print(res) res = next(gen) print(res) res = next(gen) print(res) #res = next(gen) error #print(res) """ 代码解析: 初始化生成器函数 -> 生成器(通过next调用) 第一次调用生成器 res = next(gen) => print(111) yield 1 保存当前代码状态14行,并将1这个值返回 print(1) ,等待下一次调用 第二次调用生成器 res = next(gen) => 从上一次保存的状态14行继续向下执行 print(222) yield 2 保存当前代码状态17行,并将2这个值返回 print(2) ,等待下一次调用 第三次调用生成器 res = next(gen) => 从上一次保存的状态17行继续向下执行 print(333) yield 3 保存当前代码状态20行,并将3这个值返回 print(3) ,等待下一次调用 第四次调用生成器 因为没有更多yield返回数据了,所以直接报错. """
优化代码
def mygen(): for i in range(1,101): yield “该球衣号码是{}”.format(i) #初始化生成器函数 -> 生成器 gen = mygen() #for + next 调用数据 for i in range(50): res = next(gen) print(res) print("<====>") for i in range(30): res = next(gen) print(res)
send 的用法
# 3.send 用法 """ ### send # next和send区别: next 只能取值 send 不但能取值,还能发送值 # send注意点: 第一个 send 不能给 yield 传值 默认只能写None 最后一个yield 接受不到send的发送值 send 是给上一个yield发送值 """ def mygen(): print("process start") res = yield 100 print(res,"内部打印1") res = yield 200 print(res,"内部打印2") res = yield 300 print(res,"内部打印3") print("process end") # 初始化生成器函数 -> 生成器 gen = mygen() # 在使用send时,第一次调用必须传递的参数是None(硬性语法),因为第一次还没有遇到上一个yield '''第一次调用''' res = gen.send(None) #<=> next(gen) print(res) '''第二次调用''' res = gen.send(101) #<=> next(gen) print(res) '''第三次调用''' res = gen.send(201) #<=> next(gen) print(res) '''第四次调用, 因为没有更多的yield返回数据了,所以StopIteration''' """ res = gen.send(301) #<=> next(gen) print(res) """ """ # 代码解析: 初始化生成器函数,返回生成器对象 第一次调用时, print("process start") res = yield 100 记录当前代码状态81行,返回100,等待下一次调用 res = 100 print(100) 第二次调用时, 把101 发送给上一个yield保存的状态81行 res = 101 从81行继续往下走 print(101,"内部打印1") res = yield 200 记录当前代码状态84行,返回200,等待下一次调用 res = 200 print(200) 第三次调用时, 把201 发送给上一个yield保存的状态84行 res = 201 从84行继续往下走 print(201,"内部打印2") res = yield 300 记录当前代码状态87行,返回300,等待下一次调用 res = 300 print(300) """
yield from : 将一个迭代器对象变成一个迭代器返回
# 4.yield from : 将一个可迭代对象变成一个迭代器返回 def mygen(): yield from ["马生平","刘彩霞","余锐","晏国彰"] gen = mygen() print(next(gen)) print(next(gen)) print(next(gen)) print(next(gen)) # 5.用生成器描述斐波那契数列 """1 1 2 3 5 8 13 21 34 ... """ """ yield 1 a,b = b,a+b = 1,1 yield 1 a,b = b,a+b = 1,2 yield 2 a,b = b,a+b = 2,3 yield 3 a,b = b,a+b = 3,5 yield 5 .... """ def mygen(maxlen): a,b = 0,1 i = 0 while i < maxlen: yield b a,b = b,a+b i+=1 # 初始化生成器函数 -> 生成器 gen = mygen(10) for i in range(3): print(next(gen))
递归函数
递归函数: 自己调用自己的函数就是递归函数( 递: 就是去 归: 就是回 一去一回就是递归)
def digui(n): print(n,"<====1===>") if n > 0: digui(n-1) print(n,"<====2===>") digui(5) """ # 代码解析: 去的过程: n = 5 print(5,"<====1===>") 5>0 条件成立-> digui(5-1) => digui(4) 代码阻塞在第13行 n = 4 print(4,"<====1===>") 4>0 条件成立-> digui(4-1) => digui(3) 代码阻塞在第13行 n = 3 print(3,"<====1===>") 3>0 条件成立-> digui(3-1) => digui(2) 代码阻塞在第13行 n = 2 print(2,"<====1===>") 2>0 条件成立-> digui(2-1) => digui(1) 代码阻塞在第13行 n = 1 print(1,"<====1===>") 1>0 条件成立-> digui(1-1) => digui(0) 代码阻塞在第13行 n = 0 print(0,"<====1===>") 0>0 条件不成立 print(0,"<====2===>") 当前这层空间代码已经执行结束 此刻触发回的过程 n = 1 从上一次13行的代码阻塞位置,继续向下执行 print(1,"<====2===>") n = 2 从上一次13行的代码阻塞位置,继续向下执行 print(2,"<====2===>") n = 3 从上一次13行的代码阻塞位置,继续向下执行 print(3,"<====2===>") n = 4 从上一次13行的代码阻塞位置,继续向下执行 print(4,"<====2===>") n = 5 从上一次13行的代码阻塞位置,继续向下执行 print(5,"<====2===>") 到此,递归函数彻底执行结束. 5 4 3 2 1 0 0 """
每一次调用函数时 ,在内存中都会单独开辟一片空间,配合函数运行,这个空间叫做栈帧空间
1).递归是一去一回的过程, 调用函数时,会开辟栈帧空间,函数执行结束之后,会释放栈帧空间 递归实际上就是不停的开辟和释放栈帧空间的过程 每次开辟栈帧空间,都是独立的一份,其中的资源不共享 (2).触发回的过程 1.当最后一层栈帧空间全部执行结束的时候,会触底反弹,回到上一层空间的调用处 2.遇到return,会触底反弹,回到上一层空间的调用处, (3).写递归时,必须给与递归跳出的条件,否则会发生内存溢出,蓝屏死机的情况. 如果递归层数过多,不推荐使用递归 """ # 官方说法:默认1000层,实际996层左右 """ def func(): func() func() """
递归阶乘
# (1) 用递归计算n的阶乘 # 常规方法 # 5! = 5*4*3*2*1 def func(n): total = 1 for i in range(n,0,-1): total *= i return total res = func(5) print(res) # 递归写法 def jiecheng(n): if n <= 1: return 1 return n*jiecheng(n-1) res = jiecheng(5) print(res) """ return 后面的表达式,一定是先计算完在返回 # 代码解析: # 去的过程: n = 5 return 5*jiecheng(5-1) => 5 * jiecheng(4) n = 4 return 4*jiecheng(4-1) => 4 * jiecheng(3) n = 3 return 3*jiecheng(3-1) => 3 * jiecheng(2) n = 2 return 2*jiecheng(2-1) => 2 * jiecheng(1) n = 1 return 1 # 回的过程: n = 2 return 2*jiecheng(2-1) => 2 * jiecheng(1) => 2 * 1 n = 3 return 3*jiecheng(3-1) => 3 * jiecheng(2) => 3 * 2 * 1 n = 4 return 4*jiecheng(4-1) => 4 * jiecheng(3) => 4 * 3 * 2 * 1 n = 5 return 5*jiecheng(5-1) => 5 * jiecheng(4) => 5 * 4 * 3 * 2 * 1 return 5 * 4 * 3 * 2 * 1 => return 120 额外解析: jiecheng(1) => 1 jiecheng(2) => 2*jiecheng(1) => 2*1 jiecheng(3) => 3*jiecheng(2) => 3*2*1 jiecheng(4) => 4*jiecheng(3) => 4*3*2*1 jiecheng(5) => 5*jiecheng(4) => 5* 4*3*2*1 """ print(jiecheng(1))
尾递归
""" 自己调用自己,并且非表达式 计算的结果要在参数当中完成. 尾递归无论调用多少次函数,都只占用一份空间,但是目前cpython不支持. """ def jiecheng(n,endval): if n <= 1: return endval return jiecheng(n-1,endval*n) res = jiecheng(5,1) print(res) """ # 代码解析: 去的过程 n=5 , endval=1 return jiecheng(5-1,endval*5) => jiecheng(4,1*5) n=4 , endval=1*5 return jiecheng(4-1,endval*4) => jiecheng(3,1*5*4) n=3 , endval=1*5*4 return jiecheng(3-1,endval*3) => jiecheng(2,1*5*4*3) n=2 , endval=1*5*4*3 return jiecheng(2-1,endval*2) => jiecheng(1,1*5*4*3*2) n=1 , endval=1*5*4*3*2 return 120 回的过程: n=2 return 120 n=3 return 120 n=4 return 120 n=5 return 120 因为最后一层空间的返回值就是第一层空间的返回值,所有在使用尾递归的时候 不需要考虑回的逻辑过程,就能解决问题.推荐使用. """ # 优化1 def jiecheng(n,endval=1): if n <= 1: return endval return jiecheng(n-1,endval*n) res = jiecheng(5) print(res,"<111>") # 优化2 """为了避免用户乱传参数,把endval这个参数隐藏起来""" def outer(n): def jiecheng(n,endval=1): if n <= 1: return endval return jiecheng(n-1,endval*n) return jiecheng(n) # jiecheng(n-1,endval*n) res = outer(5) print(res)
递归斐波那契数列
# 递归计算斐波那契数列 """ 1,1,2,3,5,8,13 .... n = 3 => 2 n = 5 => 5 n = 6 => 8 """ # 上一个 n-1 上上个 n-2 def feb(n): # 递归跳出的条件 if n <= 2: # n == 1 or n == 2 => 1 return 1 return feb(n-1) + feb(n-2) res = feb(5) print(res) """ 代码解析: n = 5 return feb(5-1) + feb(5-2) => feb(4) + feb(3) feb(4)->3 + feb(3)->2 => 5 feb(3) + feb(2) feb(2) + feb(1) feb(2)+feb(1) | 1 1 + 1 2 + 1 """
好好学习，天天向上。
