爬取b站博人传 每页短评20个,页数超过1000页, 代码如下 import requests import json import csv def main(start_url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.75 Safari/537.36',} res = requests.

递归调用:在调用一个函数过程中,直接或间接又调用该函数本身,称之为递归调用 递归必备的2个阶段  1递推 2回溯 当递推结束后就可以进行回溯了 Python默认设置递归层数为1000 递归示例: def guess_age(n): if n==1: return 18 return guess_age(n-1)+2 res=guess_age(5) print(res)

当使用递归时并有返回值时,调用自身函数时需要加上return语句如下: def daxiao(biao1,biao2):     #判断两个列表的大小,根据里面的元素大小     #如果biao1大于biao2,返回1,     #如果biao1小于biao2,返回0     #如果两者相等,返回3     geshu1=len(biao1)     geshu2=len(biao2)       b1=int(biao1[0])     b2=int(biao2[0])  #这里只能比较数值大

递归函数 2578次阅读 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出: fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理. 于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

python超出递归深度时会出现异常: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded python默认的递归深度是很有限的,大概是900当递归深度超过这个值的时候,就会引发这样的一个异常. 解决的方式是手工设置递归调用深度,方式为 import sys sys.setrecursionlimit(1000000)

Python第七天   函数  函数参数   函数里的变量   函数返回值  多类型传值     函数递归调用   匿名函数   内置函数 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 Python第三天 序列  5种数据类型  数值  字符串  列表  元组  字典 Python第四天   流程控制   if e

函数的递归调用: 是函数嵌套调用的一种特殊形式 具体是指: 在调用一个函数的过程中又直接或间接地调用到了本身 # 直接调用本身 def func(): print('我是func') func() func() # 函数会不断的运行永远不会结束,但Python不允许这种情况,会默认限制只能调1000次. # 间接调用本身 def f1(): print('我是f1') f2() def f2(): print('我是f1') f1() f1() # 此时也相当于直接调用本身,f1-->f2-->

一.递归调用定义 在函数内部,可以调用其他函数. 如果在调用一个函数的过程中直接或间接调用自身本身,则称为递归调用 从某种意义上来说,递归调用可以实现无限循环 二.递归调用的特性 必须有一个明确的结束条件 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出 在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧 每当函数返回,栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出

递归调用与二分法 1.递归调用 递归调用:在调用一个函数的过程中,直接或间接地调用了函数本身. 示例: def age(n): if n == 1: return 18 # 结束条件 return age(n-1)+2 # 调用函数本身 print(age(5)) 打印结果 26 递归的执行分为两个阶段: 1 递推 2 回溯 示例图 递归特性: 1.必须有一个明确的结束条件 2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 3.递归效率不高,因为每次调用自身时,都会在内存中创建一个新

生成器 什么是生成器:只要在函数体内出现yield关键字,那么再执行函数就不会执行函数代码,会得到一个结果,该结果就是生成器 生成器就是迭代器 yield的功能 yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法 yield与return的区别: 1.yield可以返回多个值 2.函数暂停和再继续是由yield帮我们保存的  只要看见函数里出现yield,那么就是生成器 例1:上面我们说到,看见函数里有yield,那么就是生成器,生成器又是迭代器, 那么提到迭代器就要想到xx.__next__()

递归调用顾名思义即在函数内部调用函数(自己调用自己),通常用它来计算阶乘,累加等   注意: - 必须有最后的默认结果 if n ==0,(不能一直调用自己,如果没有可能会造成死循环) - 递归参数必须向默认的结果收敛 func(n-1)     例子1:计算5的阶乘 #!/usr/bin/env python def func(n): if n == 0: return 1 else: return n * func(n-1) print func(5)   例子2:计算1到100的和 #!/

递归函数 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数.举个例子,我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n,用函数 fact(n)表示,可以看出:fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n所以,fact(n)可以表示为 n * fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理.于是,fact(n)用递归的方式写出来就是: def fact(

Python中默认的最大递归深度是989,当尝试递归第990时便出现递归深度超限的错误: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison 简单方法是使用阶乘重现: #!/usr/bin/env Python def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return(n * factorial(n - 1)) >>> factorial(989) ...

一.递归 (1)递归就是函数自己调用自己的过程: (2)使用递归时,需要注意递归的出口,明确递归的终止条件. #计算n的阶乘 def fun(n): if n==1: return 1 else: return fun(n-1)*n print (fun(10)) 3628800 使用递归函数需要注意防止栈溢出.在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会

Python递归_打印节点信息 递归特性:1.必须由一个明确的结束条件2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上一次递归都应该有所减少3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用时通过栈(stack)   这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,   栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致   栈溢出) 一.需求1:打印所有的节点 [root@db01 test]# cat duigui1.py #!/us

在函数内部,可以调用其它函数,如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数 递归特性:1.必须有一个明确的结束条件 2.每次进入更深一层递归时,问题规模比上次递归都有所减少(10-8-5等) 3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出,(计算机中,函数调用时通过栈(stack堆,丝大可)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,函数返回栈就会减一层栈帧,由于栈的大小不是无限的,所以递归调用次数过度,会导致栈溢出) 默认最大的递归层数是999层 import sys sy

递归栈溢出 Python的递归调用栈的深度有限制,默认深度为998,可以通过sys.getrecursionlimit()查看. 针对递归栈溢出,我们可以将默认深度设置为大一些,这样不会报错,但是再大的深度总归是有限的,而且深度越大对内存的占用也就越大,这对我们的程序是不利的.所以一般情况下我们不要将栈的深度设定太大. 但有时候我们又需要无限但递归,这里我们就可以用到尾递归. 尾递归 尾递归在很多语言中都可以被编译器优化, 基本都是直接复用旧的执行栈, 不用再创建新的栈帧, 原理上其实也很简单,

1.1 递归讲解 1.定义 1. 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 2.递归特性 1. 必须有一个明确的结束条件 2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,     栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出) 1.2 简单事

递归 在函数内部,可以调用其他函数; 如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 例如,我们来计算阶乘: n! = 1 x 2 x 3 x ... x n, 用函数f1(n)表示,可以看出: f1(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = f1(n-1) x n 所以,f1(n)可以表示为 n x f1(n-1),只有n=1时需要特殊处理. 于是,f1(n)用递归的方式写出来就是: def f1(n): if n==1:

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

python递归列出目录及其子目录下所有文件 一.前言 函数的递归,简单来说,就是函数内部调用自己 先举个小例子,求阶乘 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 递归要注意两个事项: 1.必须要有最后的默认结果,也就是最底层目录的默认结果 if n == 0 2.递归参数必须向默认结果收敛 factorial(n-1) 要用到 os 模块下的几个方法 要用到 os 模块下的几个方法 二.递归列出目