一. 今日主要内容
1. 匿名函数
函数:
def 函数名(形参):
函数体(return)
函数名(实参)
形参:
1. 位置参数
2. 默认值参数
3. 动态传参
*args: 动态接收位置参数
**kwargs: 动态接收关键字参数
位置 > *args > 默认值 > **kwargs
实参:
1. 位置参数
2. 关键字参数
3. 混合参数
lambda 参数: 返回值
语法:
函数名 = lambda 参数: 返回值
# 计算n的n次⽅
def func(n):
return n**n
print(func(10))
# f = lambda n: n**n
print(f(10))
注意:
1. 函数的参数可以有多个. 多个参数之间⽤逗号隔开
2. 匿名函数不管多复杂. 只能写⼀⾏, 且逻辑结束后直接返回数据
3. 返回值和正常的函数⼀样, 可以是任意数据类型
2. sorted
排序函数.
语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False)
Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每⼀个元素传递给这个函
数的参数. 根据函数运算的结果进⾏排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
------------------
lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列表不会改变
print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的
------------------
dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'}
print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key
和函数组合使⽤
# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串⻓度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使⽤
# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串⻓度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
---------------
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
{"id":2, "name":'wusir', "age":16},
{"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
# 按照年龄对学⽣信息进⾏排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
3. filter
语法: filter(function. Iterable)
function: ⽤来筛选的函数. 在filter中会⾃动的把iterable中的元素传递给function. 然后
根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
Iterable: 可迭代对象
-------------------
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(ll)
print(list(ll))
-------------------
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
{"id":2, "name":'wusir', "age":16},
{"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年龄⼤于16的数据
print(list(fl))
4. map
映射
map(function, Iterable)
# 把可迭代对象中的每一个元素拿出来交给前面的函数执行，保留最后的执行结果。
# 给出一个列表
lst = ["ab_123", "ab_456", "ab_123", "wu_456", "ab_789"]
# 正确的用户名: ab
# 密码:456
# ab_456
# print(list(map(lambda s : " yes" if s=="ab_456" else "false" , lst)))
print(list(map(lambda s: s.split("_")[0] == 'ab' and s.split("_")[1] == "456",lst)))
5. 递归
自己调用自己
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def func(path, ceng): # path: e:/哈哈
lst = os.listdir(path) # 获取到当前文件夹中的所有文件
for el in lst: # 哈哈 # 遍历文件夹中的文件, 这⾥获取的只是本层文件名
# el 文件名
rp = os.path.join(path, el) # d:/a/哈哈
if os.path.isdir(rp): # 如果该路径下的文件是文件夹
print(" "*ceng, el, sep="")
func(rp, ceng+1) # 继续进行相同的操作
else:
# f = open(rp, mode="w")
# f.write("alex到此一游")
# f.flush()
# f.close()
print(" "*ceng,el, sep="") # 递归出⼝. 最终在这隐隐含着return
func("e:/哈哈", 0)
6. 二分法(递归的应用)
开头
结尾
中间
二分查找. 每次能够排除掉一半的数据. 查找的效率非常高. 但是局限性比较大. 必须是有
序序列才可以使二分查找
要求: 查找的序列必须是有序序列.
--------------------
# lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963]
#
# n = int(input("请输入一个数字n:")) # 56
#
# left = 0 # 左边界
# right = len(lst) - 1 # 末尾的索引 右边界
# while left <= right: # 当左边界大于右边界结束循环
#
# mid = (left + right) // 2 # 求中间的索引坐标
# if n < lst[mid]: # 判断你的数字和中间数的大小比较 .
# right = mid - 1 # 右边界往左移动
# elif n > lst[mid]:
# left = mid + 1 # 左边界往右移动
# else:
# print("找到了") # 找到了目标数字
# break
# else: # 当左比右大, 循环结束. 没有找到目标数
# print("没找到")
---------------------
# lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963]
# def binary_search(lst, n, left, right):
# if left > right:
# return False
# mid = (left + right) // 2
# if n > lst[mid]:
# left = mid + 1
# # 当递归有返回值的时候. 需要写return. 否则有可能接收不到返回值
# return binary_search(lst, n, left, right)
# elif n < lst[mid]:
# right = mid - 1
# return binary_search(lst, n, left, right)
# else:
# print("找到了")
# return True
#
#
# n = int(input("请输入一个数字n:")) # 178
# ret = binary_search(lst, n, 0, len(lst)-1)
# print(ret)
---------------------------------------------
# 切换列表
# def binary_search(lst, n):
# if len(lst) == 0:
# return False
# left = 0
# right = len(lst) - 1
# mid = (left + right) // 2
# if n > lst[mid]:
# left = mid + 1
# # 当递归有返回值的时候. 需要写return. 否则有可能接收不到返回值
# return binary_search(lst[mid+1:], n)
# elif n < lst[mid]:
# right = mid - 1
# return binary_search(lst[:mid], n)
# else:
# print("找到了")
# return True
#
#
# n = int(input("请输入一个数字n:")) # 178
# ret = binary_search(lst, n)
# print(ret)
--------------------------------------
递归深度
# def func():
# print("哈哈")
# func()
# func()
# python中最大的递归深度是1000 但是你永远到不了1000
import sys # system python, os 操作系统
print(sys.getrecursionlimit())
sys.setrecursionlimit(3000) # 最大是3000 你到不了3000
# ACM 3000
# 计算a+b
# 十亿位加法
# 100000000 9
n = 0
def func():
global n
print(n)
n+=1
func()
func()