這篇文章主要講解了“怎么調(diào)用Python遞歸函數(shù)與匿名函數(shù)”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“怎么調(diào)用Python遞歸函數(shù)與匿名函數(shù)”吧！

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一. 遞歸函數(shù)

a) 引言：在一個函數(shù)中自己調(diào)用自己會怎么樣呢?會陷入無限的調(diào)用循環(huán)。為了解決該問題就需要使用遞歸。

b) 應(yīng)用：

i. 案例分析：編寫一個函數(shù)，該函數(shù)接收一個整數(shù)n，然后計算輸出n的階乘。

1. 首先定義一個一個函數(shù)def factorial(n),該函數(shù)應(yīng)該怎么實現(xiàn)呢?我們知道計算n的階乘有如下規(guī)律：n!=n*[(n-1)*[n-2]…*1]=n*(n-1)!

2. 函數(shù)實現(xiàn)步驟可以是：

def factorial(n):

1.計算(n-1)的階乘

2.返回step1的結(jié)果值*n

要完成第一步的事情，就是要計算(n-1)!。由于我們這個函數(shù)是計算n!，因此第一步也可以理解為，以n-1為參數(shù)，調(diào)用factorial函數(shù)。代碼就會變成：

def factorial(n):

1.factorial(n-1)

2.返回step1的結(jié)果值*n

在該代碼中，出現(xiàn)了在factorial函數(shù)中調(diào)用factorial函數(shù)的情況。出現(xiàn)了函數(shù)的遞歸。為了完善上述代碼，可以將代碼中的第二部也翻譯成代碼：

def factorial(n):

1. int result=factorial(n-1)

2. return result*n

但是問題也出現(xiàn)了，加入n=3，在fac(3)的內(nèi)部會調(diào)用fac(2),在fac(2)中會調(diào)用fac(1)，在fac(1)中會調(diào)用fac(0)-》fac(-1)……因此我們需要規(guī)定一個循環(huán)調(diào)用結(jié)束的條件。在當(dāng)前程序中當(dāng)參數(shù)n的值為1時，則計算1的階乘，到這一步就沒有必要繼續(xù)遞歸下去的必要了，因此n=1是，應(yīng)當(dāng)直接返回。

def factorial(n):

if(n==1):

return 1

int result=factorial(n-1)

return result*n

二. 匿名函數(shù)

a) 引言：當(dāng)我們在創(chuàng)建函數(shù)的時，有的時候不需要顯示的定義函數(shù)，直接傳入匿名函數(shù)會更加的方便，這會省去我們挖空心思為函數(shù)命名的麻煩，也能少些不少的代碼，很多編程語言都提供匿名函數(shù)這種特性。匿名函數(shù)用好了，會起到畫龍點睛的效果，沒用好就容易畫虎不成反類犬，

b) 在Python中使用lambda關(guān)鍵字來創(chuàng)建匿名函數(shù)。所謂匿名，即不再使用def這種標(biāo)準(zhǔn)形式定義函數(shù)，需要注意的有：

i. lambda是一個表達式而不是一個代碼塊

ii. 僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯

iii. Lambda函數(shù)擁有自己的命名空間

c) 語法結(jié)構(gòu)：lambda 參數(shù)：表達式 例如 lambda x:x*x, 冒號前的x表示的是參數(shù)，后面的表示函數(shù)的執(zhí)行代碼，,它相當(dāng)于下面的函數(shù)：

Def f(x): return x*x

d) 注意:

i. 匿名函數(shù)只能有一個表達式

ii. 不用也不能寫return語句，表達式的結(jié)果就是返回值

iii. 匿名函數(shù)也是一個函數(shù)對象，可以將其賦值給一個變量，然后通過變量來調(diào)用該函數(shù)。f=lambda x:x*x f(6)

三. 推導(dǎo)式：是一種獨特的推導(dǎo)式語法，可幫我們在某些場合寫出比較精簡炫酷的代碼。但是沒有它，也不會有太多的影響。

a) 分類：

i. 列表推導(dǎo)式

ii. 字典推導(dǎo)式

iii. 集合推導(dǎo)式

iv. 元組推導(dǎo)式?

b) 列表推導(dǎo)式：是一種快速生成列表的方式，其形式使用方括號括起來的一段語句。

i. 案例：lis=[x*x for x in range(1,10) ] 首先執(zhí)行for循環(huán)，對于每一個x帶入x*x中進行運算，將運算的結(jié)果值逐一添加到一個新的列表內(nèi)(x*x的式子中使用的變量必須為for中的x)。尤其可見，列表推導(dǎo)式為我們提供了一種在一行內(nèi)實現(xiàn)較為復(fù)雜邏輯的生成列表的方法。其核心語法就是用中括號將生成的邏輯封裝起來。

ii. 案例：[x*x for x in range(1,11) if x%2==0] 通過增加if語句對x進行過濾

iii. 案例：dic={“k1”:”v1”,”k2”:”v2”} a=[k+”:”+v for k,v in dic.items()]

c) 字典推導(dǎo)式：列表推導(dǎo)式使用的是中括號，那么如果使用大括號則可以制造字典推導(dǎo)式

i. 案例：dic={x:x*2 for x in(2,4,6)} x:x*2中間的冒號左邊表示key右邊表示value

ii. 案例：也可以添加if子句

d) 集合推導(dǎo)式：大括號除了可以用作字典推導(dǎo)式還可以用作集合推導(dǎo)式，注意兩者差別。

i. 案例：a={x for x in “abcdefg” if x not in “abc”}

e) 元組推導(dǎo)式：那是用小括號的是不是元組推導(dǎo)式呢?no。在python中使用小括號的被叫做生成器的語法，在python中沒有元組推導(dǎo)式。

i. 如果想通過上述類似的方法生成元組，需要顯示調(diào)用元組的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)tuple。t=tuple(x for x in range(10))

f) 面試題：

result = [lambda x: x + i for i in range(10)]

print(result[0](10))

答案是19，并且result[0~9](10)的結(jié)果都是19。這是因為函數(shù)具有調(diào)用時才查找變量的特性。在你沒調(diào)用它之前，它不會保存也不關(guān)心它內(nèi)部變量的具體值。只有等到你調(diào)用它的時候，它才逐一去找這些變量的具體值。這里的result[0]被調(diào)用的時候，變量i已經(jīng)循環(huán)完畢，變成9了，而不是想象中的動態(tài)0-9值。

那如果不想要這樣的結(jié)果，想要i是循環(huán)的值怎么辦?不要直接引用上層變量，把變量直接傳進來。

result = [lambda x, i=i: x + i for i in range(10)]

print(result[0](10))

四. 迭代器

a) 迭代：通過for循環(huán)遍歷對象的每一個元素的過程。For可以遍歷任何可迭代的對象。

b) 可迭代對象類型：list/tuple/string/dict/set/bytes?？梢酝ㄟ^collections模塊的Iterable類型來判斷一個對象是否可迭代：

from collections import Iterable

isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代

c) 迭代器：是一種可以被遍歷的對象。特點如下：

i. 能調(diào)用next()函數(shù)。

ii. 使用iter()函數(shù)創(chuàng)建迭代器對象

iii. 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有元素被訪問結(jié)束

iv. 只能往后遍歷，不能回溯

v. 案例：

>>> lis=[1,2,3,4]

>>> it = iter(lis) # 使用Python內(nèi)置的iter()方法創(chuàng)建迭代器對象

>>> next(it) # 使用next()方法獲取迭代器的下一個元素

1

>>> next(it)

2

>>> next(it)

3

>>> next(it)

4

>>> next(it) # 當(dāng)后面沒有元素可以next的時候，彈出錯誤

或者使用for循環(huán)遍歷迭代器：

lis = [1,2,3,4]

it = iter(lis) # 創(chuàng)建迭代器對象

for x in it: # 使用for循環(huán)遍歷迭代對象

print (x, end=" ")

迭代器的作用：除了可迭代的類型可以進行迭代外，在開發(fā)中也會遇到一些自定義的類型也有迭代的需求，即將自定義類型定義成迭代器類型即可(需要在類里實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法，可供next和iter函數(shù)調(diào)用該對象)。for循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實現(xiàn)的

def iter(obj):

return obj.__iter__()

def next(obj):

return obj.__next__()

自定義迭代器類：

import random

class demo_iterator(object):

def __next__(self):

v = random.randint(0,10)

if v < 5:

raise StopIteration()

else:

return v

def __iter__(self):

return demo_iterator()

迭代作用：可以把這個元素流看做是一個有序序列，但卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數(shù)得到下一個元素，所以迭代器可以節(jié)省內(nèi)存和空間。

五. 生成器

a) 引言：有時候，序列或集合內(nèi)的元素的個數(shù)非常巨大，如果全制造出來并放入內(nèi)存，對計算機的壓力是非常大的。比如，假設(shè)需要獲取一個10**20次方如此巨大的數(shù)據(jù)序列，把每一個數(shù)都生成出來，并放在一個內(nèi)存的列表內(nèi)，這是粗暴的方式，有如此大的內(nèi)存么?如果元素可以按照某種算法推算出來，需要就計算到哪個，就可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素，而不必創(chuàng)建完整的元素集合，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計算出元素的機制，稱為生成器：generator。

b) 語法格式：類似推導(dǎo)式，使用小括號

c) 案例：

>>> g = (x * x for x in range(1, 4))

>>> g

at 0x1022ef630>

可以通過next()函數(shù)獲得generator的下一個返回值，這點和迭代器非常相似：

>>> next(g)

1

但更多情況下，我們使用for循環(huán)。

for i in g:

print(i)

d) 關(guān)鍵字yield：

1. 用法：使用yield返回的函數(shù)會變成一個生成器。在調(diào)用生成器的過程中，每次遇到y(tǒng)ield時，函數(shù)會暫停并保存當(dāng)前所有的運行信息，返回yeild值。并在下一次運行next方法時從當(dāng)前位置繼續(xù)執(zhí)行。

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么調(diào)用Python遞歸函數(shù)與匿名函數(shù)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對怎么調(diào)用Python遞歸函數(shù)與匿名函數(shù)這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

分享名稱：怎么調(diào)用Python遞歸函數(shù)與匿名函數(shù)
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