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

 def 装饰器名字(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         res = func(*args,**kwargs)
         return res
     return wrapper

 @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)
  def 被装饰的函数名字():
     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

 @deco1
 @deco2
 @deco3
 def index():
     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

 def max2(x,y):
     #原写法
     if x > y:
         return x
     else:
         return y
     #新写法
     return x if x > y else y
     #三元表达式一行代码把上面代码全省略了   

    2.列表生成式:

 names = ['alex', 'lqz', 'yyh', 'fm']
  l = [name + '_DSB' for name in names]

    3.字典生成式:
            补充内置方法:  enumerate(),取索引

 keys = ['name', 'age', 'sex']
 vals = ['egon', 18, 'male']

 #原写法
 dic = {}
 for i,k in enumerate(keys):
     dic[k] = vals[i]
     print(dic)

 #新写法
 dic = {k:vals[i] for i,k in enumerate(keys)}
 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

 print(lambda x,y:x+y)(1,2))
 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

 salaries = {
     'egon':300000,
     'alex':100000000,
     'wupeiqi':10000,
     'yuanhao':2000
 }
 #求薪资最高的那个人名:即比较的是value,但取结果是key
 res = max(salaries)
 print(res)
 #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:
 #max函数会'for循环'出一个值,然后将该值传给key指定的函数
 #调用key指定的函数,将拿到的返回值当作比较依据

 max(): #比较的是最大值
 max(salaries,key=lambda name:salaries[name])

 min(): #比较的是最小值
 min(salaries,key=lambda name:salaries[name])

 sorted(): #排序
 nums = [11, 33, 22, 9, 31]
 res = sorted(nums,reversed(True))
 print(res)

 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
 map(lambda name:name+'DSB',names)

 filter(): #从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
            #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
 filter(lambda name:name.endswith('sb'),names)

 reduce: #把多个值合并成一个结果
 from functools import reduce
 1 = [a, b, c, d]
 reduce(lambda x,y:x+y,l)
 reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))