内置函数

意气风发、函数效率:

后生可畏. 背景提要

这两天业主让您写二个督察程序,监察和控制服务器的系统意况,当cpu\memory\disk等指标的使用量抢先阀值时即发邮件报告急察方,你掏空了富有的知识量,写出了以下代码

while True:
    if cpu利用率 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

    if 硬盘使用空间 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

    if 内存占用 > 80%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

地点的代码完成了效果与利益,但不怕是邻里老王也见到了眉目,老王亲呢的摸了下您家外孙子的面颊,说,你这些重复代码太多了,每一回报告警察方都要重写大器晚成段发邮件的代码,太low了,那样干存在2个难点:

  1. 代码重复过多,二个劲的copy and paste不契合高等技士的气概
  2. 假诺之后要求修改发邮件的这段代码,比方参预群发作用,那你就需求在装有用到这段代码之处都订正一次

您以为老王说的对,你也不想写重复代码,但又不知道怎么搞,老王好像看出了您的心劲,当时她抱起你孙子,笑着说,其实超粗略,只需求把重复的代码提抽取来,放在三个国有的地点,起个名字,今后何人想用这段代码,就透过这几个名字调用就能够了,如下:

def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接

while True:

    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件('CPU报警')

    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件('硬盘报警')

    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件('内存报警')

您看着老王写的代码,蔚为大观、磅礴大气,代码里表露着一股内敛的骄贵,心想,老王这厮当成不日常,乍然对她的背景更感兴趣了,问老王,那几个花式耍法你都是怎么明白的?
老王亲了一口你孙子,捋了捋空头支票的胡须,淡淡的讲,“老夫,年少时,师从京西沙河淫魔银角大王
”,
你风华正茂听“银角大王”那几个字,不由的娇躯后生可畏震,心想,真nb,怪不得代码写的这么6,
那“银角大王”当年在江湖上可是数得着的有名的名字,只缺憾前期纵欲过度,卒于公元二零一四年,
真是缺憾了,只留下其兄长孤守当年兄弟俩一齐打下来的国家。
当时您望着的老王离开的身影,以为你外甥跟她愈加像了。。。

总计运用函数的好处:

1.代码援引

2.保证黄金时代致性,易维护

3.可扩张性

  函数式:将某功用代码封装到函数中,日后便无需另行编写,仅调用函数就能够

二. 什么是函数?

函数大器晚成词来源于数学,但编制程序中的「函数」概念,与数学中的函数是有超大不一致的。

初级中学数学函数定义:平常的,在多个变动历程中,要是有四个变量x和y,並且对于x的每三个规定的值,y皆有唯生机勃勃显著的值与其相应,那么大家就把x称为自变量,把y称为因变量,y是x的函数。自变量x的取值范围叫做那些函数的定义域

例如  y=2*x

  函数式编制程序最要害的是加强代码的重用性和可读性

2.1 python函数

函数是协会好的,可重复使用的,用来落到实处单蓬蓬勃勃,或相关联成效的代码段。

函数能增高使用的模块性,和代码的双重利用率。你已经精通Python提供了重重内建函数,举个例子print(卡塔尔国。但您也能够团结创办函数,那被称之为客商自定义函数。

python中等学园函授数定义:函数是逻辑结构化和进程化的豆蔻梢头种编制程序方法。  
可以清楚为: 函数是指将黄金时代组语句的集合通过一个名字(函数名卡塔尔(英语:State of Qatar)封装起来,要想进行那些函数,只需调用其函数名就可以;

特性:

  1. 压缩重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

二、函数的定义和平运动用

2.2 定义一个函数

你能够定义一个由自身想要效率的函数,以下是大致的平整:

  • 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标记符名称和圆括号()
  • 其他传入参数和自变量必得放在圆括号中间。圆括号之间能够用来定义参数。
  • 函数的率先行语句能够采用性地采纳文书档案字符串—用于存放函数表达。
  • 函数内容以冒号起初,并且缩进。
  • return
    [表达式]
     甘休函数,采取性地回到多少个值给调用方。不带表明式的return约等于再次回到None。

语法定义:

def sayhi():                 # def:定义函数的关键字,函数名:sayhi,()内可以指定形参
  """The function definitions"""     # 文档描述(非必要,但是强烈建议为你的函数添加描述信息)
    print("Hello, I'm nobody!")       # 泛指代码块或程序处理逻辑
sayhi()                   # 调用函数,通过函数名()的形式

  定义:

2.3 函数和经过

进度定义:进程就是轻松特殊未有重返值的函数

那样看来大家在评论为什么接收函数的的时候引进的函数,都尚未重临值,未有重临值正是过程,没有错,不过在python中有相比较奇妙的业务:

def test01():
    msg = 'hello The little green frog'
    print
    msg

def test02():
    msg = 'hello WuDaLang'
    print
    msg
    return msg

t1 = test01()
t2 = test02()

print('from test01 return is [%s]' % t1)
print('from test02 return is [%s]' % t2)

总结:
当一个函数/进程并未有应用return展现的定义重临值时,python解释器会隐式的回到None,

据此在python中便是是经过也足以算作函数。

def test01():
    pass

def test02():
    return 0

def test03():
    return 0, 10, 'hello', ['alex', 'lb'], {'WuDaLang': 'lb'}

t1 = test01()
t2 = test02()
t3 = test03()

print('from test01 return is [%s]: ' % type(t1), t1)
print('from test02 return is [%s]: ' % type(t2), t2)
print('from test03 return is [%s]: ' % type(t3), t3)

总结:

   再次回到值数=0:重返None

   再次来到值数=1:重临object

   再次回到值数>1:重临tuple

1 def 函数名(参数):
2     函数体
3     .....
4     返回值

2.4 函数实例:

实例1:

以下为二个轻松易行的Python函数,它将一个字符串作为传播参数,再打字与印刷到标准彰显设备上。

def printme( str ):
   "打印传入的字符串到标准显示设备上"
   print str
   return

# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!");

实例2:

传送参数且有重临值的函数

a,b = 5,8
c = a**b
print(c)

#改成用函数写
def calc(x,y):
    res = x**y
    return res #返回函数执行结果

c = calc(a,b) #结果赋值给c变量
print(c)

注: 函数定义阶段只检查实验函数体的语法,并不会施行

  -注- 

2.5 函数的调用

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

def bar(name):
    print('bar===>',name)

foo()  #调用函数foo
bar()  #调用函数bar

遵照有参和无参能够将函数调用分三种

foo()      # 定义时无参,调用时也无需传入参数
bar('egon') # 定义时有参,调用时也必须有参数

信守函数的调用方式和现身的职位,分两种

foo() #调用函数的语句形式

def my_max(x,y):
    res=x if x >y else y
    return res
res=my_max(1,2)*10000000 #调用函数的表达式形式
print(res)

res=my_max(my_max(10,20),30) #把函数调用当中另外一个函数的参数
print(res)

    def:定义函数的重中之重字

2.6 函数的再次回到值

要想得到函数的实施结果,就能够用return语句把结果重临

注意:

  1. 函数在执行进度中假诺遭逢return语句,就能够终止施行并再次回到结果,so
    也可见为 return 语句代表着函数的截至
  2. 万风流罗曼蒂克未在函数中内定return,那这一个函数的再次来到值为None
  3. return 三个值 函数调用重回的结果正是以此值
  4. return 值1,值2,值3,… 重返结果:(值1,值2,值3,…卡塔尔

    重回值后方可跟多少个值,最后以元组格局出口

2.7 自定义函数

概念函数的三种样式

  • 无参数函数:要是函数的成效仅仅只是试行一些操作而已,就定义成无参函数,无参函数平常都有再次来到值
  • 概念有参函数:函数的效果的实施重视于外界传入的参数,有参函数日常都有重返值
  • 空函数

 

    函数的参数:形参、实参

三. 函数参数

形参: 变量独有在被调用时才分配内部存款和储蓄器单元,在调用截止时,登时释放所分配的内部存款和储蓄器单元。因而,形参只在函数内部有效。函数调用截止重返主调用函数后则不能够再接纳该形参变量。

实参: 能够是常量、变量、表明式、函数等,无论实参是何类别型的量,在拓宽函数调用时,它们都不得不有明确的值,以便把那个值传送给形参。因而应事情发生前用赋值,输入等办法使参数获得分明值。

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    形参被调用时才会分配内部存储器空间

 

    return 实践后,后边的不在推行,且一定要有三个return

参数分类

从大的角度去看,函数的参数分二种:形参(变量名),实参(值)

详尽的差异函数的参数分为各种:

  1. 职位参数                #正规调用:实参加形参地方意气风发后生可畏对应
  2. 第一字参数          #重大字调用:地点不须求固定
  3. 暗中认可参数
  4. 可变长参数(*args,**kwargs)
  5. 取名第一字参数

职分参数

def foo(x,y,z):#位置形参:必须被传值的参数
    print(x,y,z)

foo(1,2,3) #位置实参数:与形参一一对应

主要字参数

def foo(x,y,z):
    print(x,y,z)

foo(z=3,x=1,y=2)      #正确 实参通过key=value的形式给形参传值
foo(1,z=3,y=2)        #正确 位置参数与关键字参数混用
foo(x=1,2,z=3)        #错误 关键字实参必须在位置实参后面
foo(1,x=1,y=2,z=3)    #错误 不能重复对一个形参数传值

注意:

  1. 主要字实参必需在职责实参前面
  2. 不能够重新对多少个形参数传值

私下认可参数

def register(name,age,sex='male'): #形参:默认参数
    print(name,age,sex)

register('asb',age=40)
register('a1sb',39)
register('a2sb',30)
register('a3sb',29)

注意:

  1. 暗许参数必须跟在非默许参数后

    def register(sex=’male’,name,age卡塔尔(英语:State of Qatar): #在概念阶段就能报错

     print(name,age,sex) 
    
  2. 暗许参数在概念阶段就早就赋值了,并且只在概念阶段赋值一回

  3. 暗许参数的值平日定义成不可变类型

非固定参数

若您的函数在概念时不显明客商想传入多少个参数,就能够使用非固定参数

第一种: *args

def foo(x,y,*args): #*会把溢出的按位置定义的实参都接收,以元组的形式赋值给args
    print(x,y)
    print(args)

第二种: **kwargs

def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # **会把溢出的按关键字定义的实参都接收,以字典的形式赋值给kwargs
    print(name,age,args,kwargs)

stu_register("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空

stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

取名第一字参数

def foo(name,age,*,sex='male',height):  #*后定义的参数为命名关键字参数,这类参数,必须被传值,而且必须以关键字实参的形式去传值
    print(name,age)
    print(sex)
    print(height)
foo('egon',17,height='185')

知识点1:

def foo(name,age=10,*args,sex='male',height,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(args)
    print(sex)
    print(height)
    print(kwargs)

foo('alex',1,2,3,4,5,sex='female',height='150',a=1,b=2,c=3)
# 输出
alex
1       ----->age被位置参数填充
(2, 3, 4, 5)
female
150
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

知识点2:

def foo(*args):
    print(args)
foo(*(1,2,3,4)) = foo(1,2,3,4)    # 传入元组,1,2,3,4 <=====>*(1,2,3,4) 此时,*=* args=(1,2,3,4)
# 输出
(1, 2, 3, 4)
foo(*['A','B','C','D']) = foo('A','B','C','D')  # 传入列表, 此时,['A','B','C','D']相当于('A','B','C','D')
# 输出
('A', 'B', 'C', 'D')
foo(['A','B','C','D'])     #  传入列表,此时,列表作为输出的元组中的一个元素
# 输出
(['A', 'B', 'C', 'D'],)

知识点3:

def foo(**kwargs):
    print(kwargs)

foo(**{'y': 2, 'x': 1,'a':1}) #foo(a=1,y=2,x=1)   #实参传入字典,此时,{'y': 2, 'x': 1,'a':1}相当于a=1,y=2,x=1

知识点4: 选用任性个实参

def wrapper(*args,**kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)

wrapper(1,2,3,a=1,b=2)

知识点5:

def foo(x,y,z):
    print('from foo',x,y,z)
def wrapper(*args,**kwargs):
    # print(args)      #args=(1,)
    # print(kwargs)     #kwargs={'y':3,'z':2}
    foo(*args,**kwargs)  #foo(*(1,),**{'y':3,'z':2}) #foo(1,z=2,y=3)

wrapper(1,z=2,y=3)
# 输出
from foo 1 3 2

  

    Python中所谓的进程便是未有重回值的函数

四. 局地变量与全局变量

实例:

name = "ShuKe"
def change_name(name):
    print("before change:", name)
    name = "fengfeng"
    print("after change", name)

change_name(name)
print("在外面看看name改了么?", name)

输出

before change: ShuKe
after change fengfeng
在外面看看name改了么? ShuKe

总结:

  • 在子程序中定义的变量称为局部变量,在程序的一发端定义的变量称为全局变量。
  • 全局变量成效域是全方位程序,局地变量效能域是概念该变量的子程序。

当全局变量与一些变量同名时:

  • 在概念局部变量的子程序内,局地变量起成效;在其余市方全局变量起效果。

 

  参数:

 五. 前向援引之’函数即变量’

def action():
    print 'in the action'
    logger()
action()
报错NameError: global name 'logger' is not defined

def logger():
    print 'in the logger'
def action():
    print 'in the action'
    logger()

action()

def action():
    print 'in the action'
    logger()
def logger():
    print 'in the logger'

action()

  

# Python中有三种参数:普通参数、默认参数,动态参数(针对形参说)
# 普通参数
# 此外对参数的理解如下:
def test(x,y,z):# 三个都是普通参数
    print(x)
    print(y)
    print(z)
test(1,2,3)# 实参叫位置参数,赋值时 必须一一对应 不能多,也不能少

test(y=1,x=2,z=3) # 关键字参数,不需要一一对应,不能多,也不能少

test(1,2,z=3) # 位置参数必需放在关键字参数左侧,不能多,也不能少
test(1,2,y=3) # 报错,已经对y赋值,在赋值报错


# 默认参数
def handle(x,type='mysql'):
    print(x)
    print(type)
handle('hello') 
handle('hello',type='sqlite')
handle('hello','sqlite')

# 动态参数(也可以叫参数组)
def test(x,*args):
    print(x)
    print(args)

#######      * 与列表有关     ** 与字典有关
#######      *args
def test(x,*args):
    print(x)
    print(args)
test(1)
# 1
# ()
test(1,2,3,4,5)
# 1
# (2, 3, 4, 5)
test(1,{'name':'alex'})
# 1
# ({'name': 'alex'},)
test(1,['x','y','z'])
# 1
# (['x', 'y', 'z'],)
test(1,*['x','y','z'])
# 1
# ('x', 'y', 'z')
test(1,*('x','y','z'))
# 1
# ('x', 'y', 'z')


def test(x,*args):
    print(x)
    print(args)  # 获得元组 通过for遍历传递
    print(args[0])
    print(args[0][0])
# test(1)
# test(1,2,3,4,5)
# test(1,{'1':1})
test(1,['s','a','dd'])
# test(1,*['s','a','dd'])




#######      **args

def test(x,**kwargs):
    print(x)
    print(kwargs)
test(1,y=2,z=3)
test(1,1,2,2,2,2,2,y=2,z=3) # 报错
test(1,y=2,z=3,z=3)#会报错 :一个参数不能传两个值



######## 混合
def test(x,*args,**kwargs):
    print(x)
    print(args,args[-1])
    print(kwargs,kwargs.get('y'))
# test(1,1,2,1,1,11,1,x=1,y=2,z=3) #报错 x
# test(1,1,2,1,1,11,1,y=2,z=3)

test(1,*[1,2,3],**{'y':1})
test(1,*[1,2,3],**{'y':1,'z':2})

 六. 嵌套函数和作用域

看下边包车型客车题指标意味是,函数仍是可以够套函数?当然能够…

name = "Alex"

def change_name():
    name = "Alex2"

    def change_name2():
        name = "Alex3"
        print("第3层打印",name)

    change_name2() #调用内层函数
    print("第2层打印",name)


change_name()
print("最外层打印",name)

#输出
第3层打印 Alex3
第2层打印 Alex2
最外层打印 Alex

作用域在概念函数时就早就固定住了,不会趁机调用地方的转移而退换

# 例一:
name='alex'

def foo():
    name='lhf'
    def bar():
        print(name)
    return bar

func=foo()
func()


# 例二:
name='alex'

def foo():
    name='lhf'
    def bar():
        name='wupeiqi'
        def tt():
            print(name)
        return tt
    return bar

func=foo()
func()

输出

lhf
wupeiqi

 

  函数变量:

七. 递归

在函数内部,能够调用别的函数。假使在调用四个函数的经过中一向或间接调用本人本人

def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return calc(int(n/2))

calc(10)

输出:
10
5
2
1

澳门新葡新京 2澳门新葡新京 3

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import time

person_list=['alex','wupeiqi','yuanhao','linhaifeng']
def ask_way(person_list):
    print('-'*60)
    if len(person_list) == 0:
        return '没人知道'
    person=person_list.pop(0)
    if person == 'linhaifeng':
        return '%s说:我知道,老男孩就在沙河汇德商厦,下地铁就是' %person
    print('hi 美男[%s],敢问路在何方' %person)
    print('%s回答道:我不知道,但念你慧眼识猪,你等着,我帮你问问%s...' %(person,person_list))
    time.sleep(3)
    res=ask_way(person_list)
    # print('%s问的结果是: %res' %(person,res))
    return res



res=ask_way(person_list)

print(res)

递归问路

递归问路

递归天性:

  1. 总得有三个斐然的收尾条件

  2. 每回走入更深大器晚成层递归时,难点规模比较上次递归都应持有裁减

3.
递归功效不高,递归档期的顺序过多会形成栈溢出(在Computer中,函数调用是通过栈(stack)这种数据布局完毕的,每当步向一个函数调用,栈就能加朝气蓬勃层栈帧,每当函数重回,栈就能够减生机勃勃层栈帧。由于栈的大大小小不是最佳的,所以,递归调用的次数过多,会引致栈溢出)

货仓扫除文盲:
http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html 

尾递归优化:

澳门新葡新京 4澳门新葡新京 5

data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]


def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)

    if len(dataset) >1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:  #find it
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
            print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  #find it
            print("找到数字啦",dataset[0])
        else:
            print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)


binary_search(data,66)

二分查找

澳门新葡新京,二分查找

递归暗中认可的递归档次数是:1000

import sys
print(sys.getrecursionlimit())      # 默认递归调用层数
sys.setrecursionlimit(100000)       # 设置递归最大的调用层数
print(sys.getrecursionlimit())
'''
1000
100000
'''

 

    分为:全局变量、局地变量

八. 无名函数

  1. 无名函数正是无需显式的内定函数,程序运营甘休登时被销毁

语法:

lambda x:y
x为接收值,y为返回值
lambda表达式中不支持if...else...简单的判断

诚如将轻易的函数用lambda表达式情势代替,如下:

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))

#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

你大概会说,用上那个东西没感到有毛方便呀,
。。。。呵呵,借使是如此用,确实没毛线改善,但是佚名函数重若是和别的函数搭配使用的吗,如下:

澳门新葡新京 6澳门新葡新京 7

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

'''
#结果
<function <lambda> at 0x0000000000A4E0D0>
3
'''

示例1

  1. 佚名函数与max,min,zip,sorted的使用方式如下:
    注:
    max,min,zip,sorted内置函数内部依次迭代传入的对象

    # 示例所使用的源委如下所示

    salaries={
    ‘egon’:3000,
    ‘alex’:100000000,
    ‘wupeiqi’:10000,
    ‘yuanhao’:2000
    }

澳门新葡新京 8澳门新葡新京 9

print(max(salaries))            # 默认以字典的key作为元素对比
res=zip(salaries.values(),salaries.keys())      # 使用zip函数进行转换,以values作为key,以key作为values进行max求最大值
print(res)          # 一个zip对象
# print(list(res))
print(max(res))     # 最大值根据key来判断,此时res的可以为salarise的values值

'''
yuanhao     # 错误值
<zip object at 0x0000000000A45348>
(100000000, 'alex')
'''

zip和lambda函数

澳门新葡新京 10澳门新葡新京 11

def func(k):
    return salaries[k]
print(max(salaries))        # 默认以key进行对比,输出错误
print(max(salaries,key=func))       # 以key进行对比,同时将key传给函数func,形如:func(key)-->salaries[k],此时salaries[k]对应的是字典中的values,再次进行max求最大值后,获取最大值
print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
print(sorted(salaries))     # 默认的排序结果是从小到到,默认以key对比
print(sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x])) # 根据values作为对比,从小到大排列,输出key
print(sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=True)) # 设置reverse=True,从大到小

'''
yuanhao         # 错误值
alex
alex
yuanhao
['alex', 'egon', 'wupeiqi', 'yuanhao']
['yuanhao', 'egon', 'wupeiqi', 'alex']
['alex', 'wupeiqi', 'egon', 'yuanhao']
'''

max|min|sorted与lambda函数

  1. 佚名函数与map,reduce,filter的应用格局如下:
  • map(卡塔尔(英语:State of Qatar)函数 map(卡塔尔(英语:State of Qatar)是 Python 内置的高阶函数,它选择三个函数 f 和一个list,并透过把函数 f 依次成效在 list 的每一种成分上,拿到三个新的 list
    并返回。

注:map(卡塔尔(قطر‎函数不改动原本的
list,而是再次来到三个新的 list。

澳门新葡新京 12澳门新葡新京 13

map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。

例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:



因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:

def f(x):
    return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果:

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。

利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。

由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

任务
假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list:

输入:['adam', 'LISA', 'barT']
输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']


def format_name(s):
    s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower();
    return s1;

print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

map函数示例

澳门新葡新京 14澳门新葡新京 15

li=['alex','egon','shuke']

res=map(lambda x:x+' Love me',li)     # 它接收一个函数(lambda)和一个 list,并通过把函数 lambda(可以是任何函数对象,\只要能够处理list中的数据) 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回
print(res)
print(list(res))

'''
<map object at 0x0000000000B64588>
['alex Love me', 'egon Love me', 'shuke Love me']
'''

map与lambda

澳门新葡新京 16澳门新葡新京 17

nums=(2,4,9,10)
res1=map(lambda x:x**2,nums)
print(list(res1))

'''
[4, 16, 81, 100]
'''

示例2

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。

reduce(卡塔尔国函数选择的参数和 map(卡塔尔国相符,贰个函数 f,贰个list,但作为和
map(卡塔尔(قطر‎不相同,reduce(卡塔尔国传入的函数 f
必需接收多个参数,reduce(卡塔尔对list的每一种成分反复调用函数f,并回到最后结果值。

澳门新葡新京 18澳门新葡新京 19

# python3中reduce函数需要导入
from functools import reduce

li=[1,2,3,4,5]
print(reduce(lambda x,y:x+y,li))  # 默认的初始值为列表中的第一个元素,即x=li[0],之后会遍历li列表中的每一个元素进行求和操作,从li[1]开始
print(reduce(lambda x,y:x+y,li,100))  # 此处10为第一次传入的初始值,即x = 100,之后会遍历li列表中的每一个值进行求和操作,从li[0]开始

'''
15
115
'''

reduce和lambda

filter()函数也是Python内置的七个高阶函数。

filter(卡塔尔(قطر‎函数包蕴七个参数,分别是function和list。该函数基于function参数重回的结果是还是不是为真来过滤list参数中的项.

澳门新葡新京 20澳门新葡新京 21

# 示例1
li=['alex-old','wupeiqi-old','yuanhao','egon']
res=filter(lambda x:x.endswith('old'),li)       # x.endswith('old')值为真,则储存元素,list参数中所有为假的元素都将被删除。
print(res)
print(list(res))
'''
<filter object at 0x00000000006D4908>
['alex-old', 'wupeiqi-old']
'''
#示例2
nums=[0,1,2,3,4,5,6,7]
res = filter(None,nums)         # 如果filter参数值为None,就使用identity()函数,list参数中所有为假的元素都将被删除。
print(list(res))
'''
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
'''

fliter和lambda

 

 1 # 如果函数的内容无global关键字,
 2 #   - 有声明局部变量
 3         # NAME = ["产品经理","廖波湿"]
 4         # def qupengfei():
 5         #     NAME = "自己"
 6         #     print('我要搞', NAME)
 7         # qupengfei()
 8 #   - 无声明局部变量
 9         # NAME = ["产品经理","廖波湿"]
10         # def qupengfei():
11         #     NAME.append('XXOO')
12         #     print('我要搞', NAME)
13         # qupengfei()
14 
15 # 如果函数的内容有global关键字
16 #   - 有声明局部变量
17         # NAME = ["产品经理","廖波湿"]
18         # def qupengfei():
19         #     global NAME
20         #     NAME = "自己"
21         #     print('我要搞', NAME)
22         # qupengfei()
23         # 错误示例
24         # NAME = ["产品经理","廖波湿"]
25         # def qupengfei():
26         #     NAME = "自己"
27         #     global NAME
28         #     print('我要搞', NAME)
29         # qupengfei()
30 #   - 无声明局部变量
31         # NAME = ["产品经理","廖波湿"]
32         # def qupengfei():
33         #     global NAME
34         #     NAME = ["阿毛"]
35         #     NAME.append('XXOO')
36         #     print('我要搞', NAME)
37         # qupengfei()
38 
39 ######## 全局变量变量名大写
40 ######## 局部变量变量名小写
41 
42 
43 # 优先读取局部变量,能读取全局变量,无法对全局变量重新赋值 NAME=“fff”,
44 #     但是对于可变类型,可以对内部元素进行操作
45 # 如果函数中有global关键字,变量本质上就是全局的那个变量,可读取可赋值 NAME=“fff”

 1 NAME = ["产品经理","廖波湿"]
 2 
 3 def yangjian():
 4     # NAME = "史正文"
 5     global NAME # 已经声明,NAME就是全局的的那个变量
 6     print('我要搞', NAME)
 7     NAME = "小东北"  # 修改 全局的变量
 8     print('我要搞', NAME)
 9 yangjian()
10 
11 
12 
13 
14 #### nonlocal,指定上一级变量,如果没有就继续往上直到找到为止
15 
16 
17 
18 name = "刚娘"
19 
20 def weihou():
21     name = "陈卓"
22     def weiweihou():
23         nonlocal name   # nonlocal,指定上一级变量,如果没有就继续往上直到找到为止
24         name = "冷静"
25 
26     weiweihou()
27     print(name)
28 
29 print(name)
30 weihou()
31 print(name)
32 刚娘
33 冷静
34 刚娘

九. 函数式编程

函数是Python内建扶助的豆蔻年华种包装,我们通过把大段代码拆成函数,通过生机勃勃层风度翩翩层的函数调用,就足以把复杂职责分解成轻便的职务,这种解释能够叫做面向进程的顺序设计。函数正是面向进度的前后相继设计的着力单元。

函数式编制程序中的函数这几个术语不是指Computer中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的投射。也便是说一个函数的值仅决计于函数参数的值,不依附别的景况。比方sqrt(x卡塔尔(قطر‎函数总计x的平方根,只要x不改变,无论哪天调用,调用一回,值都以不改变的。

Python对函数式编制程序提供一些扶持。由于Python允许行使变量,由此,Python不是纯函数式编制程序语言。

  前向引用

1. 定义

简言之说,”函数式编制程序”是大器晚成种”编制程序范式”(programming
paradigm),也便是什么样编写程序的方法论。

待补充……

 

 1 ## Python 是先编译后运行
 2 def bar():
 3     print('from bar')
 4 def foo():
 5     print('from foo')
 6     bar()
 7 
 8 foo()
 9 
10 
11 
12 def foo():
13     print('from foo')
14     bar()
15 
16 def bar():
17     print('from bar')
18 foo()
19 
20 
21 
22 报错:不能先调用,后定义 
23 def foo():
24     print('from foo')
25     bar()
26 
27 foo()
28 
29 def bar():
30     print('from bar')

十. 放松权利函数

澳门新葡新京 22

1、数学生运动算

  abs(), round(),pow(),divmod(),max(),min(),sum()

澳门新葡新京 23澳门新葡新京 24

'''
1、数学运算
'''
# abs(-5)  # 取绝对值,也就是5
# round(2.623423, 4)  # 四舍五入取整,也就是3.0, 4为精准到四位四舍五入
# pow(2, 3)  # 相当于2**3,如果是pow(2, 3, 5),相当于2**3 % 5
# divmod(9, 2)  # 返回除法结果和余数
# max([1, 5, 2, 9])  # 求最大值
# min([9, 2, -4, 2])  # 求最小值
# sum([2, -1, 9, 12])  # 求和

数学运算

2、工厂函数

  int(), float(), str(), bool(), slice(), list(), tuple(), dict(),
set(), frozenset()

澳门新葡新京 25澳门新葡新京 26

# int("5")  # 转换为整数 integer
# float(2)  # 转换为浮点数 float
# str(2.3)  # 转换为字符串 string
# bool(0)  # 转换为相应的真假值,在Python中,0相当于False在Python中,下列对象都相当于False:[], (), {}, 0, None, 0.0, ''
# slice(5, 2, -1)  # 构建下标对象 slice,切片函数
# list((1, 2, 3))  # 转换为表 list
# tuple([2, 3, 4])  # 转换为定值表 tuple
# dict(a=1, b="hello", c=[1, 2, 3])  # 构建词典 dictionary
# set()          创建集合函数
# frozenset()  创建一个不可修改的集合 如:s=frozenset({1,2}) # 定义不可变集合

厂子函数

3、类型转换

  ord(), chr(), bin(), hex(), oct(), complex()

澳门新葡新京 27澳门新葡新京 28

ord("A")  # "A"字符对应的数值
chr(65)  # 数值65对应的字符
bin(56)  # 返回一个字符串,表示56的二进制数
hex(56)  # 返回一个字符串,表示56的十六进制数
oct(56)  # 返回一个字符串,表示56的八进制数
complex(3, 9)  # 返回复数 3 + 9j

类型转变

4、类别操作

  all(), any(), sorted(), reversed()

澳门新葡新京 29澳门新葡新京 30

all([True, 1, "hello!"])        # 是否所有的元素都相当于True值
any(["", 0, False, [], None])   # 是否有任意一个元素相当于True值
reversed([1,5,3])               # 返回反序的序列,也就是[3,5,1]

队列操作

5、编写翻译实践函数

  repr(), compile(), eval(), exec()

澳门新葡新京 31澳门新葡新京 32

# repr(me)                         # 返回一个对象的字符串表示。有时可以使用这个函数来访问操作。
# compile("print('Hello')",'test.py','exec')       # 编译字符串成为code对象
# eval("1 + 1")                     # 解释字符串表达式。参数也可以是compile()返回的code对象
'''
# cmd='print("你瞅啥")'
# 
# dic="{'a':1,'b':2}"
# d=eval(dic)
# print(type(d),d['a'])
# 
# with open('user.db','w',encoding='utf-8') as f:
#     user_dic={'name':'egon','password':'123'}
#     f.write(str(user_dic))
# 
# with open('user.db','r',encoding='utf-8') as f:
#     dic=f.read()
#     print(dic,type(dic))
#     dic=eval(dic)
#     print(dic['name'])
'''
# exec("print('Hello')")            #  exec()执行字符串或complie方法编译过的字符串,没有返回值

编写翻译施行函数

6、扶持函数

  dir(), help(), id(), len(), challables()

澳门新葡新京 33澳门新葡新京 34

'''
6、帮助函数
'''
# dir()  不带参数时返回当前范围内的变量,方法和定义的类型列表,带参数时返回参数的属性,方法列表
'''
l=[]
print(dir(l)) #查看一个对象下面的属性
'''
# help()  返回对象的帮助文档
'''
print(help(l))
'''
# id()  返回对象的内存地址
'''
# x=1
# y=x
# print(id(x),id(y))
#
# print(x is y) #判断的是身份
'''
# len()  返回对象长度,参数可以是序列类型(字符串,元组或列表)或映射类型(如字典)
# challable()  判断对象是否可以被调用,能被调用的对象就是一个callables对象,比如函数和带有__call__()的实例
'''
def func():
    pass
print(callable(func))
'''

扶持函数

7、功效域查看函数

  globals(), locals(), vars()

澳门新葡新京 35澳门新葡新京 36

#globals()  返回一个描述当前全局变量的字典
#locals()  打印当前可用的局部变量的字典
#vars() #等于locals()

功效域查看函数

8、迭代器函数

  iter(), next(), enumerate(), range()#python3中为转移二个迭代器

澳门新葡新京 37澳门新葡新京 38

'''
8、迭代器函数
'''
'''
iter(o[, sentinel])
返回一个iterator对象。该函数对于第一个参数的解析依赖于第二个参数。
如果没有提供第二个参数,参数o必须是一个集合对象,支持遍历功能(__iter__()方法)或支持序列功能(__getitem__()方法),
参数为整数,从零开始。如果不支持这两种功能,将处罚TypeError异常。
如果提供了第二个参数,参数o必须是一个可调用对象。在这种情况下创建一个iterator对象,每次调用iterator的next()方法来无
参数的调用o,如果返回值等于参数sentinel,触发StopIteration异常,否则将返回该值。
'''
# next()  返回一个可迭代数据结构(如列表)中的下一项
# enumerate()  # 返回一个可以枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个元组
# x=range(10)
# enumerate([1,2,3]).__next__()
# range()  根据需要生成一个指定范围的数字,可以提供你需要的控制来迭代指定的次数

迭代器相关函数

9、别的函数

  hash(), filter(), format(), input(), open(), print(), zip(), map(),
__import__

澳门新葡新京 39澳门新葡新京 40

# hash() 哈希值用于快递比价字典的键。
# 1. 只要校验的内容一致,那hash得到结果永远一样
# 2. 不可逆
# 3. 只要采用的哈希算法一样,那无论被校验的内容有多长,hash的到的结果长度都一样
# print(hash('asdfasdfsadf'))
# print(hash('asdfasdfsadf'))

# filter()  过滤器,构造一个序列,等价于[ item for item in iterables if function(item)],在函数中设定过滤条件,逐一循环迭代器中的元素,将返回值为True时的元素留下,形成一个filter类型数据
'''
filter(function, iterable)
参数function:返回值为True或False的函数,可以为None。
参数iterable:序列或可迭代对象。
>>> def bigerthan5(x):
...     return x > 5
>>> filter(bigerthan5, [3, 4, 5, 6, 7, 8])
[6, 7, 8]
'''

# format()  #格式化输出字符串,format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法
'''
"I am {0}, I like {1}!".format("wang", "moon")
"I am {}, I like {}!".format("wang", "moon")
"I am {name}, I like {msg}!".format(name = "wang", msg ="moon")
'''

# input()  #获取用户输入内容
# open()  打开文件
# print()  输出函数

# zip()  拉链函数将对象逐一配对
# s='helloo'
# l=[1,2,3,4,5]
#
# z=zip(s,l)
# print(z)
# for i in z:
#     print(i)


# import time
# m=__import__('time') #以字符串的形式导入模块
# m.sleep(3000)

'''
map(function, iterable,...)
对于参数iterable中的每个元素都应用fuction函数,并将结果作为列表返回。
如果有多个iterable参数,那么fuction函数必须接收多个参数,这些iterable中相同索引处的元素将并行的作为function函数的参数。
如果一个iterable中元素的个数比其他少,那么将用None来扩展改iterable使元素个数一致。
如果有多个iterable且function为None,map()将返回由元组组成的列表,每个元组包含所有iterable中对应索引处值。
参数iterable必须是一个序列或任何可遍历对象,函数返回的往往是一个列表(list)。

li = [1,2,3]
data = map(lambda x :x*100,li)
print(type(data))
data = list(data)
print(data)

运行结果:

<class 'map'>
[100, 200, 300]
'''

任何函数

10、面向对象使用函数

  super(), isinstance(), issubclass(), classmethod(),
staticmethod(), proerty(), delatter(), hasattr(), getattr(), setattr()

澳门新葡新京 41澳门新葡新京 42

#super()  调用父类的方法

# isinstance()  检查对象是否是类的对象,返回True或False
# issubclass()  检查一个类是否是另一个类的子类。返回True或False


# classmethod()  # 用来指定一个方法为类的方法,由类直接调用执行,只有一个cls参数,执行雷的方法时,自动将调用该方法的类赋值给cls.没有此参数指定的类的方法为实例方法
# staticmethod
# property

# delattr()  # 删除对象的属性
# hasattr
'''
hasattr(object,name)
判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(object,name))是否抛出异常来实现的。
参数object:对象
参数name:特性名称
>>> hasattr(list, 'append')
True
>>> hasattr(list, 'add')
False
'''
#getattr()  获取对象的属性
#setattr()  与getattr()相对应

面向对象使用函数

11. 松开函数实例

澳门新葡新京 43澳门新葡新京 44

字典的运算:最小值,最大值,排序
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}

迭代字典,取得是key,因而比较的是key的最大和最小值
>>> max(salaries)
'yuanhao'
>>> min(salaries)
'alex'

可以取values,来比较
>>> max(salaries.values())
>>> min(salaries.values())
但通常我们都是想取出,工资最高的那个人名,即比较的是salaries的值,得到的是键
>>> max(salaries,key=lambda k:salary[k])
'alex'
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
'yuanhao'


也可以通过zip的方式实现
salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 

先比较值,值相同则比较键
>>> max(salaries_and_names)
(100000000, 'alex')

salaries_and_names是迭代器,因而只能访问一次
>>> min(salaries_and_names)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: min() arg is an empty sequence


sorted(iterable,key=None,reverse=False)

多少个放置函数实例

放到参数安详严整: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built\#ascii 

 

  递归:

  澳门新葡新京 45

澳门新葡新京 46澳门新葡新京 47

 1 递归问路:
 2 
 3 import time
 4 
 5 person_list=['alex','wupeiqi','linhaifeng','zsc']
 6 def ask_way(person_list):
 7     print('-'*60)
 8     if len(person_list) == 0:
 9         return '根本没人知道'
10     person=person_list.pop(0)
11     if person == 'linhaifeng':
12         return '%s说:我知道,老男孩就在沙河汇德商厦,下地铁就是' %person
13 
14     print('hi 美男[%s],敢问路在何方' % person)
15     print('%s回答道:我不知道,但念你慧眼识猪,你等着,我帮你问问%s...' % (person, person_list))
16     time.sleep(1)
17     res=ask_way(person_list)
18 
19 
20     print('%s问的结果是: %res' %(person,res))
21     return res
22 
23 res=ask_way(person_list)
24 print(res)

递归问路  

  递归性格:

    1. 亟须有一个简单来说的扫尾条件

    2. 每一遍踏入更加深生龙活虎层递归时,难题规模相比较上次递归都应负有降少

    3.
递归效能不高,递归档期的顺序过多会诱致栈溢出(在Computer中,函数调用是经过栈(stack)这种数据构造完结的,

     每当步入两个函数调用,栈就能够加风流浪漫层栈帧,每当函数重临,栈就能够减一层栈帧。由于栈的分寸不是Infiniti的,

     所以,递归调用的次数过多,会以致栈溢出)

澳门新葡新京 48澳门新葡新京 49

 1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 2 
 3 
 4 def binary_search(dataset, find_num):
 5     print(dataset)
 6 
 7     if len(dataset) > 1:
 8         mid = int(len(dataset) / 2)
 9         if dataset[mid] == find_num:  # find it
10             print("找到数字", dataset[mid])
11         elif dataset[mid] > find_num:  # 找的数在mid左面
12             print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
13             return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
14         else:  # 找的数在mid右面
15             print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
16             return binary_search(dataset[mid + 1:], find_num)
17     else:
18         if dataset[0] == find_num:  # find it
19             print("找到数字啦", dataset[0])
20         else:
21             print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
22 
23 
24 binary_search(data, 66)
25 
26 
27 
28 
29 ##### 结果
30 [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
31 找的数在mid[18]右面
32 [20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
33 找的数在mid[30]右面
34 [32, 33, 35]
35 找的数在mid[33]右面
36 [35]
37 没的分了,要找的数字[66]不在列表里

二分法

   

  作用域:

     函数的作用域只跟函数评释时定义的效用域有关,跟函数的调用地方无别的关联  

 1 name = 'jack'
 2   
 3 def foo():
 4     name = 'jerry'
 5     def bar():
 6         name = 'lucy'
 7         print(name)
 8         def tt():
 9             print(name)
10         return tt
11     return bar
12 
13 func = foo() # 得到的是bar()函数的内存地址
14 func()() # 执行bar() 函数
15 # 可以直接foo()()()

  无名氏函数:

    佚名函数正是无需展示的钦定函数名。形式:lambda x:x+1   

 1 如下代码:
 2 def calc(x):
 3     return x+1
 4 calc(10)
 5 
 6 用匿名函数表示:
 7 func = lambda x:x+1
 8 print(func(10))
 9 
10 
11 
12 def test(x,y,z):
13      return x+1,y+1  #----->(x+1,y+1)
14 
15 匿名函数表示:
16 lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)

    匿名函数主要用于和其他函数的搭配:

1 l=[3,2,100,999,213,1111,31121,333]
2 print(max(l))
3 
4 dic={'k1':10,'k2':100,'k3':30}
5 
6 
7 print(max(dic))
8 print(dic[max(dic,key=lambda k:dic[k])])

 1 res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
 2 for i in res:
 3     print(i)
 4 
 5 输出
 6 1
 7 25
 8 49
 9 16
10 64

 

  函数式编制程序:

    编制程序方法论:面向进程、面向对象、函数式

    面向进度:显而易见就算从未重返值,黄金年代层大器晚成层的往下传递,直到完结须要

    面向对象:把构成难点专门的工作分解成种种对象,创设指标的指标不是为着造成叁个手续,而是为了描叙有些事物在全路歼灭难题的步骤中的行为

    比如五子棋:

      面向进程:1、开首游戏,2、黑子先走,3、绘制画面,4、判别输赢,5、轮到白子,6、绘制画面,7、判定输赢,8、重回步骤2,9、输出最后结果。

      面向对象:1、黑白双方,这两方的一颦一笑是大同小异的,2、棋盘系统,担任绘制画面,3、准则连串,担任判断诸如犯规、输赢等。

   什么是函数式编程:函数式=编程语言定义的函数 + 数学意义的函数
        通俗来讲,函数式就是利用编程语言实现数学函数,这种函数内对象是永恒不变的,要么返回值是函数,要么参数是函数,
        没有for和while循环,所有的循环都用递归实现,没有变量赋值,即不改变。但是可读性低,很精简。
        

澳门新葡新京 50澳门新葡新京 51

 1 一、不可变:没有变量,也就没有赋值和修改
 2 # 非函数式:
 3 a=1
 4 def foo():
 5     global a # 尽量啥用
 6     a = 2
 7     return a
 8 foo()
 9 print a
10 
11 # 函数式
12 a = 1
13 def foo():
14     return a+1
15 foo()
16 print a                
17 
18 ###高阶函数  1、函数接收的参数是一个函数名  2、返回值中包含函数
19 ###满足之一就是高阶函数
20 
21 二、函数即变量,把函数当做参数传递给另一个函数
22 def foo(n): #n=bar
23     print(n)
24 
25 def bar(name):
26     print('my name is %s' %name)
27 
28 foo(bar)
29 foo(bar()) #报错
30 foo(bar('alex'))
31 
32 
33 三、返回值中包含函数
34 def bar():
35     print('from bar')
36 def foo():
37     print('from foo')
38     return bar
39 n=foo()
40 n()
41 
42 
43 def hanle():
44     print('from handle')
45     return hanle
46 h=hanle()
47 h()
48 
49 
50 
51 def test1():
52     print('from test1')
53 def test2():
54     print('from handle')
55     return test1()

函数式编制程序样例分析

澳门新葡新京 52澳门新葡新京 53

 1 四、尾调用:在函数的最后一步调用另一个函数(最后一行不一定是函数的最后一步)
 2 # 函数bar在foo内是尾调用
 3 def bar(n):
 4     return n 
 5 def foo(x):
 6     return bar(x)
 7 
 8 # 函数bar1和bar2在foo内是尾调用,二者在if判断条件不同的情况下都有可能作为函数的最后一步
 9 def bar1(n):
10     return n
11 def bar2(n):
12     return n+1
13 
14 def foo(x):
15     if type(x) is str:
16         return bar1()
17     else:
18         return bar2()
19 
20 
21 # 函数bar在foo内不是尾调用
22 def bar(n):
23     return n 
24 def foo(x):
25     y = bar(x)
26     return y
27 
28 # 函数bar在foo内不是尾调用
29 def bar(n):
30     return n 
31 def foo(x):
32     return bar(x) +1 # 先执行bar(x)完了还要执行+1操作 所以不是最后一步

函数式编制程序样例解析2

澳门新葡新京 54澳门新葡新京 55

 1 背景:最后一步调用递归,不要不保存上一次的状态,直接进入下一次递归
 2 
 3 非尾递归
 4 def foo(seq):
 5     if len(seq) == 1:
 6         return seq[0]
 7     head,*tail=seq
 8     return head + foo(tail) #每次都用head保存状态
 9 print(foo(range(100)))
10 
11 尾递归
12 def cal(l):
13     print(l)
14     if len(l) == 1:
15         return l[0]
16     first,second,*args=1
17     1[0]=first*second
18     l.pop(1)
19     return cal(l)

尾递归优化例子

        高阶函数:(map。filter。reduce…..)

澳门新葡新京 56澳门新葡新京 57

 1 #高阶函数 1、函数接收的参数是一个函数名  2、返回值中包含函数
 2 # 满足其一即可
 3 # 把函数当作参数传给另外一个函数
 4 # def foo(n): #n=bar
 5 #     print(n)
 6 #
 7 # def bar(name):
 8 #     print('my name is %s' %name)
 9 #
10 # foo(bar)
11 # foo(bar())
12 # foo(bar('alex'))
13 
14 #返回值中包含函数
15 # def bar():
16 #     print('from bar')
17 # def foo():
18 #     print('from foo')
19 #     return bar
20 # n=foo()
21 # n()
22 
23 def hanle():
24     print('from handle')
25     return hanle
26 h=hanle()
27 h()
28 
29 def test1():
30     print('from test1')
31 def test2():
32     print('from handle')
33     return test1()

View Code

        map函数: 

           map(卡塔尔(قطر‎是 Python
内置的高阶函数,它选取一个函数 f 和五个 list,并透过把函数 f 依次效率在
list 的种种成分上,拿到二个新的 list 并再次来到。

澳门新葡新京 58澳门新葡新京 59

 1 num_l = [1, 2, 10, 5, 3, 7]
 2 def map_test(func, array):  # func=lambda x:x+1    arrary=[1,2,10,5,3,7]
 3     ret = []
 4     for i in array:
 5         res = func(i)  # add_one(i)
 6         ret.append(res)
 7     return ret
 8 print(map_test(lambda x: x + 1, num_l))
 9 
10 res = map(lambda x: x + 1, num_l) 
11 
12 ## 上面就是map函数的功能,map得到的结果是可迭代对象
13 print('内置函数map,处理结果', res)
14 print('内置函数map,处理结果', list(res))
15 
16 结果:
17 [2, 3, 11, 6, 4, 8]
18 内置函数map,处理结果 <map object at 0x002809F0>
19 内置函数map,处理结果 [2, 3, 11, 6, 4, 8]
20 
21 
22 map后面的参数是一个可迭代对象,执行map时,相当于执行一个for循环
23 
24 print(list(map(lambda x:x+'s','12123123')))
25 #['1s', '2s', '1s', '2s', '3s', '1s', '2s', '3s']
26 
27 print(list(map(lambda x:x+'s',{'a':1,'b':2})))
28 # ['as', 'bs']

map函数

澳门新葡新京 60澳门新葡新京 61

 1 num_l = [1, 2, 10, 5, 3, 7]
 2 def map_test(func, array):  # func=lambda x:x+1    arrary=[1,2,10,5,3,7]
 3     ret = []
 4     for i in array:
 5         res = func(i)  # add_one(i)
 6         ret.append(res)
 7     return ret
 8 print(map_test(lambda x: x + 1, num_l))
 9 
10 res = map(lambda x: x + 1, num_l) 
11 
12 ## 上面就是map函数的功能,map得到的结果是可迭代对象
13 print('内置函数map,处理结果', res)
14 print('内置函数map,处理结果', list(res))
15 
16 结果:
17 [2, 3, 11, 6, 4, 8]
18 内置函数map,处理结果 <map object at 0x002809F0>
19 内置函数map,处理结果 [2, 3, 11, 6, 4, 8]
20 
21 
22 map后面的参数是一个可迭代对象,执行map时,相当于执行一个for循环
23 
24 print(list(map(lambda x:x+'s','12123123')))
25 #['1s', '2s', '1s', '2s', '3s', '1s', '2s', '3s']
26 
27 print(list(map(lambda x:x+'s',{'a':1,'b':2})))
28 # ['as', 'bs']

map函数

        -注-:

          map(卡塔尔(قطر‎函数不改良原本的
list,而是重临一个新的 list。

         利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。

               由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

 

澳门新葡新京 62澳门新葡新京 63

1 def format_name(s):
2     # s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower();
3     s1 = s.capitalize()
4     return s1;
5 
6 print(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT']))
7 print(list(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])))

map达成输入的名字首字母大写

 

       filter函数:

         filter(卡塔尔(英语:State of Qatar)函数是 Python
内置的另一个可行的高阶函数,filter(卡塔尔国函数选择叁个函数 f
和多个list,这么些函数 f 的作用是对各种成分进行推断,重回 True或
False,filter(卡塔尔(英语:State of Qatar)依据判别结果自动过滤掉不相符条件的要素,重回由相符条件成分构成的新list。

澳门新葡新京 64澳门新葡新京 65

 1 movie_people=['alex_sb','wupeiqi_sb','linhaifeng','yuanhao_sb']
 2 # def sb_show(n):
 3 #     return n.endswith('sb')
 4 #--->lambda n:n.endswith('sb')
 5 
 6 def filter_test(func,array):
 7     ret=[]
 8     for p in array:
 9         if not func(p):
10                ret.append(p)
11     return ret
12 
13 res=filter_test(lambda n:n.endswith('sb'),movie_people)
14 print(res)
15 
16 #filter函数
17 movie_people=['alex_sb','wupeiqi_sb','linhaifeng','yuanhao_sb']
18 print(filter(lambda n:not n.endswith('sb'),movie_people))
19 #<filter object at 0x01CFC850>
20 print(list(filter(lambda n:not n.endswith('sb'),movie_people)))
21 #['linhaifeng']

filter()函数

         -注-:

            filter()函数对list中的每二个要素带入f函数进行演算,保留重回结构为真正成分。

        reduce函数:

          reduce(卡塔尔(英语:State of Qatar)函数接纳的参数和 map(卡塔尔雷同,三个函数
f,三个list,但作为和 map(卡塔尔国不一致,reduce(卡塔尔(قطر‎传入的函数 f
必得选取七个参数,reduce(卡塔尔(قطر‎对list的各样元素再三调用函数f,并回到最后结果值。

 

澳门新葡新京 66澳门新葡新京 67

 1 num_l=[1,2,3,100]
 2 def reduce_test(func,array,init=None):
 3     if init is None:
 4         res=array.pop(0)
 5     else:
 6         res=init
 7     for num in array:
 8         res=func(res,num)
 9     return res
10 
11 print(reduce_test(lambda x,y:x*y,num_l,100))
12 
13 
14 #reduce函数
15 # 使用reduce()函数先导入模块
16 from functools import reduce
17 num_l=[1,2,3,100]
18 print(reduce(lambda x,y:x+y,num_l,1)) #可以定义起始值,否则默认起始值为第一个元素
19 print(reduce(lambda x,y:x+y,num_l))

reduce()函数

      小结:

 

澳门新葡新京 68澳门新葡新京 69

 1 #map()处理序列中的每个元素,得到的结果是一个‘列表’,该‘列表’元素个数及位置与原来一样
 2 #
 3 
 4 #filter遍历序列中的每个元素,判断每个元素得到布尔值,如果是True则留下来
 5 
 6 people=[
 7     {'name':'alex','age':1000},
 8     {'name':'wupei','age':10000},
 9     {'name':'yuanhao','age':9000},
10     {'name':'linhaifeng','age':18},
11 ]
12 print(list(filter(lambda p:p['age']<=18,people)))
13 
14 
15 #reduce:处理一个序列,然后把序列进行合并操作
16 from functools import reduce
17 print(reduce(lambda x,y:x+y,range(100),100))
18 print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)))

小结

 

 

 

    

  

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