模块化编程-高阶函数笔记

递归函数

递归函数就是定义了一个函数,然后在函数内,自己调用了自己这个函数
递归函数内必须要有结束,不然就会一只调用下去,直到调用的层数越来越多,栈溢出
递归函数是一层一层的进入,再一层一层的返回

初步认识递归函数
# 初步认识 递归函数  3 2 1 0
def digui(num):
    print(num) # 3 2 1 0
    # 检测当前的值是否到了零
    if num > 0:
        # 调用函数本身
        digui(num-1)
    print(num) # 0 1 2 3

digui(3)

'''
解析当前递归函数的执行过程:
digui(3) ==> 3 
    digui(3-1) ==> 2
        digui(2-1) ==> 1
            digui(1-1) ==> 0
            digui(0) ==> 0
        digui(1) ==> 1
    gidui(2) ==>2
digui(3) ==> 3
'''

回调函数

函数中的参数可以是任意类型的,那参数能不能是一个函数呢?

如果在一个函数中要求传递的参数是一个函数作为参数,并且在函数中使用了传递进来的函数,那么这个函数我们就可以称为是一个回调函数

# 定义一个函数,函数中的一个参数要求是另一个函数
# 带有回调函数参数的函数
# def func(f):
    # print(f,type(f))
    # 并且在函数中调用了传递进来的行参函数
    # f()


# 回调函数
# def love():
#     print('123')
#
# func(love)

闭包函数

既然可以把函数作为一个行参进行传递,作为回调函数,那么如果在一个函数中,返回了一个函数呢?

在一个函数内返回了一个内函数, 并且这个返回的内函数还使用了外函数中局部变量,这就是闭包函数

特点:

  1. 在外函数中定义了局部变量,并且在内部函数中使用了这个局部变量
  2. 在外函数中返回了内函数,返回的内函数就是闭包函数
  3. ⚠主要在于保护了外函数中的局部变量,既可以被使用,又不会被破坏
  4. 检测一个函数是否为闭包函数,可以使用 函数名.__closure__如果是闭包函数返回 cell
# 定义一个函数
def person():
    money = 0  # 函数中定义了一个局部变量
    # 工作 定义的内函数
    def work():
        nonlocal money   # 在内函数中使用了外函数的临时变量
        money += 100
        print(money)
    # 在外函数中返回了内函数,这个内函数就是闭包函数
    return work

res = person() # return work  res = work
res() # res() == work()
res()
res()
res()
# 此时 就不能够在全局中对money这个局部变量进行任何操作了,
# 闭包的作用:保护了函数中的变量不受外部的影响,但是又能够不影响使用

匿名函数 lambda 表达式

匿名函数的意思就是说可以不使用def定义,并且这个函数也有没有名字

在python中可以使用lambda表达式来定义匿名函数

注意:lambda表达式仅仅是一个表达式,不是一个代码块,所以lambda又称为一行代码的函数

lambda表达式也有行参,并且不能访问除了自己的行参之外的任何数据包括全局变量

'''
语法:
lambda [参数列表]:返回值
'''

# 封装一个函数做加法运算
# 普通函数
def jia(x,y):
    return x+y

# print(jia(2,3))

# 改成lambda表达式来封装
res = lambda x,y:x+y
# print(res(4,4))

# 带有分支结构的lambda 表达式
#  lambda 参数列表: 真区间 if 表达式判断 else 假区间
res = lambda sex:"很man" if sex=='男' else "很nice"
print(res('女'))

迭代器

迭代器是python中最具特色的功能之一,是访问集合元素的一种方式

迭代器是一个可以记住访问遍历的位置的对象

从集合的第一个元素开始访问,直到集合中的所有元素被访问完毕

迭代器只能从前往后一个一个的便利,不能后退

能被next()函数调用,并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator 迭代器对象)

iter()

功能:把可迭代的对象,转为一个迭代器对象
参数:可迭代的对象 (str,list,tuple,dict
返回值: 迭代器对象
注意:迭代器一定是一个可以迭代的对象,但是可迭代对象不一定是迭代器

next()

next()函数可以去调用迭代器,并返回迭代器中的下一个数据

迭代器的取值方案

  1. next() 调用一次获取一次,直到数据被取完
  2. list() 使用list函数直接取出迭代器中的所有数据
  3. for 使用for循环遍历迭代器的数据
    迭代器取值的特点,取出一个少一个,直到都取完,最后再获取就会报错

检测迭代器和可迭代对象的方法

from collections.abc import Iterator,Iterable                   

varstr = '123456'                                               
res = iter(varstr)                                              

# type() 函数返回当前数据的类型,                                           
# isinstance() 检测一个数据是不是一个指定的类型                                 
r1 = isinstance(varstr,Iterable) # True 可迭代对象                   
r2 = isinstance(varstr,Iterator) # False 不是一个迭代器                
r3 = isinstance(res,Iterable) # True 可迭代对象                      
r4 = isinstance(res,Iterator) # True 是一个迭代器                     
print(r1,r2)                                                    
print(r3,r4)         
# 迭代器一定是一个可迭代的对象,可迭代对象不一定是迭代器
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