python012-递归函数&匿名函数(lambda)&内置函数

递归的特点

  • 函数内部自己调用自己
  • 必须有出口
应用:3以内数字累加和
  • 代码
# 3 + 2 + 1
def sum_numbers(num):
    # 1.如果是1,直接返回1 -- 出口
    if num == 1:
        return 1
    # 2.如果不是1,重复执行累加并返回结果
    return num + sum_numbers(num-1)


sum_result = sum_numbers(3)
# 输出结果为6
print(sum_result)
  • 执行结果
image.png

lambda 表达式(匿名函数)

  • 在Python中,不通过def来声明函数名字,而是通过lambda关键字来定义的函数称为匿名函数。

  • lambda函数能接收任何数量(可以是0个)的参数,但只能返回一个表达式的值,lambda函数是一个函数对象,直接赋值给一个变量,这个变量就成了一个函数对象。

  • 先写lambda关键字,然后依次写匿名函数的参数,多个参数中间用逗号连接,然后是一个冒号,冒号后面写返回的表达式。

  • 使用lambda函数可以省去函数的定义,不需要声明一个函数然后使用,而可以在写函数的同时直接使用函数。

lambda使用场景:

1.需要将一个函数对象作为参数来传递时,可以直接定义一个lambda函数(作为函数的参数或返回值)

2.要处理的业务符合lambda函数的情况(任意多个参数和一个返回值),并且只有一个地方会使用这个函数,不会在其他地方重用,可以使用lambda函数

3.与一些Python的内置函数配合使用,提高代码的可读性

lambda的应用场景
  • 如果一个函数有一个返回值,并且只有一句代码,可以使用 lambda简化。
lambda语法
lambda 参数列表 : 表达式

注意

  • lambda表达式的参数可有可无,函数的参数在lambda表达式中完全适用。
  • lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。

体验

def sum_func(a, b, c):
    return a + b + c


sum_lambda = lambda a, b, c: a + b + c

print(sum_func(1, 100, 10000))
print(sum_lambda(1, 100, 10000))

注意:直接打印lambda表达式,输出的是此lambda的内存地址

lambda的参数形式

1.无参数
fn1 = lambda: 100
print(fn1())
2.一个参数
fn1 = lambda a: a
print(fn1('hello world'))
3.默认参数
fn1 = lambda a, b, c=100: a + b + c
print(fn1(10, 20))
4.可变参数:*args
fn1 = lambda *args: args
print(fn1(10, 20, 30))

注意:这里的可变参数传入到lambda之后,返回值为元组。

5.可变参数:**kwargs
fn1 = lambda **kwargs: kwargs
print(fn1(name='python', age=20))

lambda的应用

带判断的lambda
fn1 = lambda a, b: a if a > b else b
print(fn1(1000, 500))

列表数据按字典key的值排序

students = [
    {'name': 'TOM', 'age': 20},
    {'name': 'ROSE', 'age': 19},
    {'name': 'Jack', 'age': 22}
]

# 按name值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)

# 按name值降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)

# 按age值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)

高阶函数

==把函数作为参数传入==,这样的函数称为高阶函数,高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

体验高阶函数

  • 在Python中,abs()函数可以完成对数字求绝对值计算。
abs(-10)  # 10
  • round()函数可以完成对数字的四舍五入计算。
round(1.2)  # 1
round(1.9)  # 2

需求:任意两个数字,按照指定要求整理数字后再进行求和计算。

  • 方法1
def add_num(a, b):
    return abs(a) + abs(b)


result = add_num(-1, 2)
print(result)  # 3
  • 方法2
def sum_num(a, b, f):
    return f(a) + f(b)


result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result)  # 3

注意:两种方法对比之后,发现,方法2的代码会更加简洁,函数灵活性更高。

函数式编程大量使用函数,减少了代码的重复,因此程序比较短,开发速度较快。

内置高阶函数

1 map()

map(func, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表(Python2)/迭代器(Python3)返回。

需求:计算list1序列中各个数字的2次方。

list1 = [2,4,6,8,10]

func = lambda x: x**2

result = map(func, list1)

print(list(result))
image.png
2 reduce()
  • reduce(func,lst),其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

注意:reduce()传入的参数func必须接收2个参数。

需求:计算list1序列中各个数字的累加和。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]

# 1. 导入模块
import functools


# 2. 定义功能函数
# def func(a, b):
#     return a + b
func = lambda a,b:a+b


# 3. 调用reduce,作用:功能函数计算的结果和序列的下一个数据做累计计算
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)

3 filter()

filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象。如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


# def func(x):
#     return x % 2 == 0
func = lambda x:x%2==0


result = filter(func, list1)

print(result)  # <filter object at 0x0000017AF9DC3198>
print(list(result))  # [2, 4, 6, 8, 10]
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