函数进阶

一、递归函数

递归函数：就是在函数内部调用自身函数

注意点：一定要设置递归的临界点（终止递归的条件）

获取最大递归深度： res = sys.getrecursionlimit()

设置最大递归深度：sys.setrecursionlimit(400000)

def mut(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return mut(n - 1) * n

二、纯函数

概念：简单来说，一个函数的返回结果只依赖于它的参数，并且在执行过程里面没有副作用，我们就把这个函数叫做纯函数

3个原则：

1.变量都只在函数作用内获取，作为函数的参数传入

2.不会产生副作用，不会改变被传入的数据或者其他数据（全局变量）

3.相同的输入保证相同的输出

函数的副作用：调用函数会对当前的环境造成影响（修改当前环境中的数据）

三、匿名函数

语法：lambda 参数：返回值表达式

res = (lambda x,y:x+y)(11,22)

匿名函数结合 内置函数：filter一起使用

res = filter(lambda x: len(x) > 4, Names)

匿名函数结合推导式使用

li2 = [(lambda x: x/5)(i) for i in li]

四、python内置函数

all函数：判读可迭代对象中所有的数据都为真（布尔值为True）

any函数：迭代对象内只要有一个元素为真，返回True

locals函数：获取当前局部的作用域所有的变量，以字典形式进行输入

globals函数：获取当前作用域类的所有全局变量，以字典形式属性

map函数：
1.将函数应用于iterable中每一项并输出其结果的迭代器
2.自动将可迭代对象遍历，把遍历出来的数据，当成参数传入map第一个接口的函数中，将函数执行的结果，放到一个迭代器中进行返回

map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3, 4, 5])

filter函数：过滤函数

zip函数：聚合打包

五、偏函数

偏函数：可以用来固定函数中的函数

from functools import partial

res1 = filter(lambda x: x > 5, li1)
res2 = filter(lambda x: x > 5, li2)
res3 = filter(lambda x: x > 5, li3)

filter2 = partial(filter,lambda x:x>5)

print(list(filter2(li1)))
print(list(filter2(li2)))
print(list(filter2(li3)))