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 8.2笔记

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):
                # if x > y:
                #     return x
                # else:
                #     return y
                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']

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

            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))