函数拾遗(递归+带参数的装饰器)

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• 递归函数+带参数的装饰器
  • 递归函数
  • 带参数的装饰器

递归函数+带参数的装饰器

递归函数

• python递归的最大深度为1000层：为了节省内存空间，不要让用户无限使用空间（前端可以调用无数次）

• 递归要尽量控制次数，如果要很多层才能解决问题，不适合用递归解决

• 循环与递归的关系

  • 递归不是万能的，递归比起循环来说更占内存

• 修改递归层数

  import sys
  old=sys.getrecursionlimit()				#获取最深递归层数
  print(old)
  sys.setrecursionlimit(100000000)		#修改最深递归层数为100000000层
  cnt=0
  def func():
      global cnt    
      cnt+=1
      print(cnt)    
      func()    
      print('999')
  func()
  

• 怎么让递归函数停下来

  • 一个递归函数要想结束，必须在函数内写一个return，并且return的条件必须是一个可达到的条件

  import sys
  sys.setrecursionlimit(100000)
  cnt=0
  def func():
      global cnt
      if cnt==3:
          sys.exit()/return
      print(cnt)
      cnt += 1
      func()
      print('345')func()
  

带参数的装饰器

• 带参数的装饰器：

  #带参数的装饰器示例
  def outer(cont):
  	def wrapper(f):
      	def inner(*args,**kwargs):            						re=f(*args,**kwargs)
          	return re        
          return inner    
      return wrapper
  @outer(content)
  

  import time
  def outer(flag):
      def wrapper(f):
          def inner(*args,**kwargs):
              start=time.perf_counter()
              re=f(*args,**kwargs)
              if flag:
                  t=time.perf_counter()-start
                  print('执行{}函数花费了{:.7f}s'.format(f.__name__,t))
              else:
                  pass
              return re
          return inner
      return wrapper
  @outer(True)				#带参数的装饰器(语法糖)
  def f1():
      print('f1函数执行成功')
  @outer(False)
  def f2():
      a=1
      b=2
      c=3
      print(a,b,c)
  f1()
  f2()