《Python》 内置函数补充、匿名函数、递归初识

一、内置函数补充：

　　　1、数据结构相关（24）：

　　　　列表和元祖（2）：list、tuple

　　　　　　list：将一个可迭代对象转化成列表（如果是字典，默认将key作为列表的元素）。

　　　　　　tuple：将一个可迭代对象转换成元祖（如果是字典，默认将key作为元祖的元素）。

l = list((1,2,3))
print(l)

l = list({1,2,3})
print(l)

l = list({'k1':1,'k2':2})
print(l)

tu = tuple((1,2,3))
print(tu)

tu = tuple([1,2,3])
print(tu)

tu = tuple({'k1':1,'k2':2})
print(tu)

元祖与列表

　　　　相关内置函数（2）：reversed、slice

　　　　*****　　reversed：将一个序列翻转，并返回此翻转序列的迭代器。　　

　　　　***　　slice：构造一个切片对象，用于列表的切片。　　

ite = reversed(['a',2,3,'c',4,2])
for i in ite:
    print(i)

li = ['a','b','c','d','e','f','g']
sli_obj = slice(3)    #按个数切
print(li[sli_obj])

sli_obj = slice(0,7,2)    #加步长切
print(li[sli_obj])

翻转与列表切片

　　　　字符串相关（9）：str、format、bytes、bytearry、memoryview、ord、chr、ascii、repr

　　　　　　str：将数据转换成字符串。

　　　　**　　format：与具体数据相关，用于计算各种小数，精算等。

#字符串可以提供的参数,指定对齐方式，<是左对齐， >是右对齐，^是居中对齐
print(format('test', '<20'))
print(format('test', '>20'))
print(format('test', '^20'))

#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
''
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
''
>>> format(11,'o') #转换成8进制
''
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
''
>>> format(11) #默认和d一样
''

#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法，无穷大转换成大小字母
'INF'

#g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点
''
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

str与format

　　　　****　　bytes：用于不同编码之间的转化。

s = '你好'
bs = s.encode('utf-8')
print(bs)
s1 = bs.decode('utf-8')
print(s1)

b1 = bytes(s,encoding='utf-8')
print(b1)
s2 = b1.decode('utf-8')
print(s2)

b2 = '你好'.encode('gbk')
b3 = b2.decode('gbk')
print(b3.encode('utf-8'))

编码转化

　　　　　　bytearry：返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围：0 <= x < 256

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8')
print(id(ret))
print(ret)
print(ret[0])
ret[0] = 65
print(ret)
print(id(ret))

bytearry

　　　　　　memoryview：

ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret))
print(ret)
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))    #你
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))    #好

memoryview

　　　　**　　ord：输入字符找该字符编码的位置

　　　　**　　chr：输入位置数字找出其对应的字符

　　　　**　　ascii：是ascii码中的返回该值，不是就返回 /u 它在unicode的位置（16进制）

# ord 输入字符找该字符编码的位置
print(ord('a'))
print(ord('中'))

# chr 输入位置数字找出其对应的字符
print(chr(97))
print(chr(20013))

# 是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...
print(ascii('a'))
print(ascii('中'))

ord、chr、ascii

　　　　*****　　repr：返回一个对象的string形式（原形毕露）。

# %r  原封不动的写出来
# name = 'taibai'
# print('我叫%r'%name)
print("我叫'%s'" % name)    #用双引号把单引号引起来也可以

# repr 原形毕露
print(repr('{"name":"alex"}'))
print('{"name":"alex"}')

repr

　　　　数据集合（3）：

　　　　　　dict：创建一个字典。

　　　　　　set：创建一个集合。

　　　　　　frozenset：返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。

　　　　相关内置函数（8）：

　　　　　　len：返回一个对象中元素的个数。

　　　　*****　　sorted：对所有课迭代的对象进行排序操作。

l = [('a',1),('c',3),('d',4),('b',2)]
l1 = sorted(l,key=lambda x: x[1])    # 利用key
print(l1)
# 结果：[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

students = [('john','A',15),('jane','B',12),('dave','B',10)]
l2 = sorted(students,key=lambda s: s[2])    #  按年龄排序
print(l2)
# 结果：[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

l3 = sorted(students,key=lambda s: s[2], reverse=True)    # 按降序
print(l3)
# 结果：[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

排序sorted

　　　　　　enumerate：枚举，返回一个枚举对象。

print(enumerate([1,2,3,4]))
for i in enumerate([1,2,3,4,5]):    # （索引 + 值）
    print(i)

for i in enumerate([1,2,3],100):    #（索引从100开始 + 值）
    print(i)

enumerate

　　　　***　　all：可迭代对象中，全都是True才是Ture

　　　　***　　any：可迭代对象中，有一个True就是True

# all  可迭代对象中，全都是True才是True
# any  可迭代对象中，有一个True 就是True
# print(all([1,2,True,0]))
# print(any([1,'',0]))

all与any

　　　　*****　　zip：函数用于将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元祖，然后返回由这些元祖组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

　　　　　　　　拉链方法：将多个iter纵向组成一个个元祖。

l1 = [1,2,3,4]
l2 = ['a','b','c',5]
l3 = ('*','**',(1,2,3,4))
print(zip(l1,l2,l3))

for i in zip(l1,l2,l3):
    print(i)

# 结果：
# <zip object at 0x00A86558>
# (1, 'a', '*')
# (2, 'b', '**')
# (3, 'c', (1, 2, 3, 4))

zip

　　　　*****　　filter：过滤。

#filter 过滤 通过你的函数，过滤一个可迭代对象，返回的是True
#类似于[i for i in range(10) if i > 3]
# def func(x):return x%2 == 0
# ret = filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])
# print(ret)
# for i in ret:
#     print(i)
# print(list(filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])))

过滤，filter

　　　　*****　　map：会根据提供的函数对指定序列做映射。

>>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

映射，map

二、匿名函数：

　　　为了解决那些功能很简单的需求而设计的 一句话 函数。

　　　　匿名函数的调用和正常的调用一样，函数名（参数）就可以了

#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))

函数名 = lambda 参数 ：返回值

#参数可以有多个，用逗号隔开
#匿名函数不管逻辑多复杂，只能写一行，且逻辑执行结束后的内容就是返回值
#返回值和正常的函数一样可以是任意数据类型

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])])

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

res = filter(lambda x:x>10,[5,8,11,9,15])
for i in res:
    print(i)

匿名函数举例

三、递归初识：

　　　递归就是在函数中调用函数自己，递归的最大深度是998层。

　　　每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间，如果一直调用下去，就会造成名称空间占用太多内存的问题，于是python为了杜绝此类现象，强制的将递归层数控制在了997

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

　　　997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它：

　　　　（至于实际可以达到的深度就取决于计算机的性能了）

import sys
sys.setrecursionlimit(100000)    # 把默认值改成10W
def func(x):
    print(x)
    x += 1
    func(x)
func(1)

'''
alex  比 wusir 大两岁  n = 4
wusir 比日天 大两岁    n = 3
日天 比太白 大两岁      n = 2
太白 24岁                  n = 1           

age(4) = age(3) + 2
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 24
'''

def age(n):
    if n == 1:
        return 24
    else:
        return age(n-1)+2
print(age(4))     

递归实例