递归

递归的本质就是函数调用自身,当然也会有一些限制条件,在这里我们思考一个问题,你能递归你自己吗?或者说人能调用自己吗?

暂且不论...

函数自我嵌套

def foo():
print('from foo')
foo() foo() # 进入死循环

你看,这几行代码一执行就陷入了死循环,所以递归肯定需要一个明确的限制条件

调用

直接调用

直接调用就是直接在函数内部调用自身

import sys

# 修改递归层数
sys.setrecursionlimit(10000)
def foo(n):
print('from foo',n)
foo(n+1)
foo(0)

间接调用

间接调指的是不在函数体内调用函数自身,而是通过其他方法间接调用函数自身

def bar():
print('from bar')
foo() def foo():
print('from foo')
bar() bar()

那么递归呢,有两个明确的阶段:

  1. 递推:一层一层递归调用下去,进入下一层递归的问题规模都将会减小
  2. 回溯:递归必须要有一个明确的结束条件,在满足该条件开始一层一层回溯。

递归的精髓在于通过不断地重复逼近一个最终的结果。

'''
...
age(5) = age(4) + 2
age(4) = age(3) + 2
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 26 age(n) = age(n-1) +2
age(1) = 26 # n=1
''' def age(n):
if n == 1:
return 26
res = age(n-1) + 2
return res print(f"age(5): {age(5)}")

age(5):34

为什么要用递归呢

递归的本质就是干重复的活,但是仅仅是普通的重复,我们使用while循环就可以了

lis = [1, [2, [3, [4, [5, [6, ]]]]]]

def tell(lis):
for i in lis:
if type(i) is list:
tell(i)
else:
print(i) # print(f"tell(lis): {tell(lis)}")
tell(lis)

1

2

3

4

5

6

如何使用递归

这里介绍一个二分法的应用

有一个从小到大排列的整型数字列表,我们判断某一个数字是不是在这个列表里面。

from random import randint
nums = [randint(1, 100) for i in range(100)]
nums = sorted(nums)
print(nums)
[1, 2, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 10, 11, 11, 11, 11, 12, 13, 13, 15, 16, 16, 20, 21, 21, 23, 24, 26, 26, 27, 28, 28, 31, 33, 33, 34, 35, 38, 38, 39, 40, 42, 43, 45, 45, 46, 46, 47, 47, 51, 52, 52, 53, 53, 55, 55, 56, 56, 57, 57, 57, 58, 59, 61, 62, 64, 66, 66, 67, 68, 69, 69, 71, 72, 72, 74, 74, 75, 76, 78, 78, 79, 79, 79, 79, 80, 82, 85, 88, 89, 90, 90, 91, 91, 91, 94, 99, 99, 100]
def search(search_num, nums):
mid_index = len(nums)//2
print(nums)
if not nums:
print('not exists')
return
if search_num > nums[mid_index]:
# in the right
nums = nums[mid_index+1:]
search(search_num, nums)
elif search_num < nums[mid_index]:
# in the left
nums = nums[:mid_index]
search(search_num, nums)
else:
print('find it') search(7, nums)

二分法简单来说就是不停地找中值嘛,使用递归来找,不断缩小范围直到找到为止,代码自行去理解哦

内置函数

这里只介绍一部分哈...

掌握

bytes()

解码字符

res = '你好'.encode('utf8')
print(res) ##b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'

chr()/ord()

chr()参考ASCII码表将数字转成对应字符;ord()将字符转换成对应的数字。

print(chr(65))

##A
print(ord('A')) ##65

divmod()

分栏

print(divmod(10, 3))

##(3, 1)

enumerate()

带有索引的迭代。

l = ['a', 'b', 'c']
for i in enumerate(l):
print(i) ##(0, 'a')
##(1, 'b')
##(2, 'c')

eval()

把字符串翻译成数据类型。

lis = '[1,2,3]'
lis_eval = eval(lis)
print(lis_eval) ##[1, 2, 3]

hash()

是否可哈希。

print(hash(1))

##1

了解

abs()

求绝对值。

print(abs(-13))  # 求绝对值

##13

all()

可迭代对象内元素全为真,则返回真。

print(all([1, 2, 3, 0]))
print(all([])) ##False
##True

any()

可迭代对象中有一元素为真,则为真。

print(any([1, 2, 3, 0]))
print(any([])) ##True
##False

bin()/oct()/hex()

二进制、八进制、十六进制转换。

print(bin(17))
print(oct(17))
print(hex(17)) ##0b10001
##0o21
##0x11

dir()

列举出所有time的功能。

import time
print(dir(time)) ##['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', ##'__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock', ##'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', ##'mktime', 'monotonic', 'perf_counter', 'process_time', 'sleep', ##'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'time', 'timezone', ##'tzname', 'tzset']

frozenset()

不可变集合。

s = frozenset({1, 2, 3})
print(s) ##frozenset({1, 2, 3})

globals()/loacals()

查看全局名字;查看局部名字。

# print(globals())
def func():
a = 1
# print(globals())
print(locals()) func() ##{'a': 1}

pow()

print(pow(3, 2, 3))  # (3**2)%3

##0

round()

print(round(3.5))

##4

slice()

lis = ['a', 'b', 'c']
s = slice(1, 4, 1)
print(lis[s]) # print(lis[1:4:1]) ##['b', 'c']

sum()

print(sum(range(100)))

##4950

.import()

通过字符串导入模块。

m = __import__('time')
print(m.time()) ##1556607502.334777

面向对象方法

  1. classmethod
  2. staticmethod
  3. property
  4. delattr
  5. hasattr
  6. getattr
  7. setattr
  8. isinstance()
  9. issubclass()
  10. object()
  11. super()

面向过程编程

面向过程编程是解决问题的一种思想,相当于武林门派,武林门派之间没有好坏之分,因此它与我们之后学习的面向对象编程其实没有好坏之分。

面向过程编程,核心是编程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么、后干什么、再干什么、然后干什么……

基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线,面向对称编程其实是一种机械式的思维方式。

当我们写登录功能,我们首先需要输入账号、密码,然后认证两次密码是否相同,然后从数据库中读取密码验证用户密码输入是否正确,然后输入验证码……之后,我们就能够实现登录功能。这样把登录功能问题流程化,进而是解决问题的思路非常清晰。

优点:复杂的问题流程化,进而简单化。

注册

1.1 接受用户输入用户名,进行合法性校验,拿到合法的用户名

def check_username():
username = input('username>>>').strip()
if username.isalpha():
return username
else:
print('用户名必须为字母,傻叉')

1.2 接受用户输入密码,进行合法性校验,拿到合法的密码

def check_pwd():
while True:
pwd = input('password>>>').strip()
if len(pwd) < 5:
print('密码长度至少五位')
continue
re_pwd = input('re_password>>>').strip()
if pwd == re_pwd:
return pwd
else:
print('两次输入密码不一致')

1.3 将合法的用户名和密码写入文件

def insert(username, pwd, path='57.txt'):
with open(path, 'a', encoding='utf8') as fa:
fa.write(f'{username}:{pwd}\n')

1.4 注册

def register():
username = check_username()
pwd = check_pwd()
insert(username, pwd)
print(f'{username}注册成功') register()
username>>>nick
password>>>12345
re_password>>>12345
nick注册成功

如果现在我们需要校验用户的年龄,因此我们需要增加一个check_age()方法,并且其他有牵连的地方都需要修改,因此它的扩展性极差。

分层实现功能

生产汽水瓶的流水线,没办法生产特斯拉。流水线下一个阶段的输入与上一个阶段的输出是有关联的。因此他的扩展性极差。

缺点:扩展性差。

  • 用户功能层:实现用户具体的功能。
  • 接口层:连接数据处理层和用户功能层。
  • 数据处理层:处理数据后把结果交给接口层。

分层实现功能的好处:当我们需要实现web端和app端的软件,我们只要把数据处理层和接口层写好,然后实现不同的用户功能层即可,web端使用web端的用户功能层,app端使用app端的用户功能层,但是接口层和数据处理层是通用的。

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