今天没有什么可以讲的，总之很开心，就这样！！！
函数递归：
什么是函数递归：
函数递归调用（是一种特殊的嵌套调用），在调用一个函数的过程中，又直接或间接地调用了该函数的本身
递归必须要有两个明确的阶段：
递推：一层一层递归调用下去，强调每进入下一层递归问题的规模都必须有所减少
回溯：递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件时结束递推
开始一层一层回溯
递归额精髓在于通过不断地重复逼近一个最终的结果
为什么要用函数递归
如何用？
import sys print(sys.getrecursionlimit()) # 获取递归循环次数 sys.setrecursionlimit(3000) # 修改递归循环次数 def foo(n): print('from foo',n) foo(n+1) foo(0) def bar(): print('from bar') foo() def foo(): print('from foo') bar() foo() 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 #n > 1 age(1) = 26 #n = 1 def age(n): if n == 1: return 26 return age(n-1) + 2 print(age(5)) l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,]]]]]]]]] def tell(l): for item in l: if type(item) is list: #继续进入下一层递归 tell(item) else: print(item) tell(l) 有一个从小到大排列的整型数字列表 nums=[1,3,7,11,22,34,55,78,111,115,137,149,246,371] 10 in nums for item in nums: if item == 10: print('find it') break else: print('not exists') nums=[1,3,7,11,22,34,55,78,111,115,137,149,246,371] def search(search_num,nums): print(nums) if len(nums) == 0: print('not exists') return mid_index=len(nums) // 2 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(31,nums)
匿名函数
有名函数：基于函数名重复使用
def func(): print('from func') func() func() func()
匿名函数：没有绑定名字的下场是用一次就回收了
def func(x,y): #func=函数的内存地址 return x + y res=(lambda x,y:x+y)(1,2) print(res) f=lambda x,y:x+y print(f) print(f(1,2)) max min map filter sorted
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
max的工作原理：
1.首先将可迭代对象变成迭代器对象
2.res = next（可迭代对象），将res当作参数传给key指定的函数，然后将该函数的返回值当作判断依据
def func(k): return salaries[k] print(max(salaries,key=func)) #next(iter_s) 'egon', v1=func('egon') 'alex', v2=func('alex') 'wupeiqi', v3=func('wupeiqi') 'yuanhao', v4=func('yuanhao') salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s) print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s) l=[10,1,3,-9,22] l1=sorted(l,reverse=False) print(l1) l2=sorted(l,reverse=True) print(l2) salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
names=['张明言','刘华强','苍井空','alex']
map的工作原理
1.首先将可迭代对象编程迭代器对象
2.res=next（可选迭代对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数，然后将该函数的返回值当作map的结果之一
aaa=map(lambda x:x+"_SB",names) print(aaa) print(list(aaa)) print([name+"_SB" for name in names])
filter的工作原理
1.首先将可选迭代对象编程迭代器对象
2.res = next（可迭代对象），将res当作参数传给一个参数指定的函数，然后filter会判断函数的返回值的真假，如果为真则留下res
nt([name for name in names if name.endswith('SB')]) # # aaa=filter(lambda x:x.endswith('SB'),names) # print(aaa) # print(list(aaa))
内置：
res='你好'.encode('utf-8') print(res) res=bytes('你好',encoding='utf-8') print(res) 参考ASCII表将数字转成对应的字符 print(chr(65)) print(chr(90)) 参考ASCII表将字符转成对应的数字 print(ord('A')) print(divmod(10,3)) l=['a','b','c'] for item in enumerate(l): print(item) l='[1,2,3]' l1=eval(l) print(l1,type(l1)) print(l1[0]) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: data=f.read() print(data,type(data)) dic=eval(data) print(dic['sex']) print(pow(3,2,2)) # (3 ** 2) % 2 print(round(3.3)) print(sum(range(101))) module=input('请输入你要导入的模块名>>: ').strip() #module='asdfsadf' m=__import__(module) print(m.time())
面对对象里的重点
classmethod staticmethod property delattr hasattr getattr setattr isinstance issubclass object super
了解
print(abs(-13)) print(all([1,2,3,])) print(all([])) print(any([0,None,'',1])) print(any([0,None,'',0])) print(any([])) print(bin(3)) #11 print(oct(9)) #11 print(hex(17)) #11 print(callable(len)) import time print(dir(time)) #列举出所有:time.名字 s=frozenset({1,2,3}) # 不可变集合 s1=set({1,2,3}) # 可变集合 a=1111111111111111111111111111111111111111111111 # print(globals()) # print(locals()) def func(): x=222222222 # print(globals()) print(locals()) func() hash([1,2,3]) def func(): """ 文档注释 :return: """ pass print(help(func)) l=['a','b','c','d','e'] s=slice(1,4,2) print(l[1:4:2]) print(l[s])