今日内容

1.生成器的send方法。

2.递归:函数自己调用自己

3.匿名函数

4.内置函数

生成器send方法

send的工作原理

1.send发生信息给当前停止的yield

2.再去调用__next__()方法,然后生成器继续往下走,返回下一个yield值并停止

案例:

persons = ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七']

def order(persons):
for i in range(len(persons)):
if i == 0:
print('%s在面试' % persons[0])
else:
print('%s叫%s去面试' % (name, persons[i]))
print('%s面试结束' % persons[i])
name = yield persons[i] obj = order(persons)
for i in range(len(persons)):
if i == 0:
p = obj.__next__()
else:
p = obj.send(p)
print('---------------')

递归:

函数直接或间接调用本身,都称之为递归

回溯:找寻答案的过程

递推:推出结果的过程

前提条件:

1.递归必须有出口

2.递归回溯递推的条件一定有规律

案例:

# 比如总共有5个人,询问第一个人的年纪,他说我比第二个人大两岁,问第二个人他说
# 我比第三个人大两岁,依次类推。直到第五个人他说他40岁,求第一个人的年纪
def get_age(count): # 获取人的数量,count是外界传入的信息,告诉它是几个人
if count == 1: # 这里是出口,给出最后一个人的年纪
return 40 # 最后一个人的年纪,来通过减法来反推
age = get_age(count - 1)-2 # 每次进来都回把人数减1,并且岁数减2.直到count = 1 .得到最后一个人的年纪
return age # 然后返回 计算出的第一个人的年纪
age = get_age(10)
print(age) # 结果为22岁 # 求 n 的阶乘, 比如5的阶乘= 5!* 4!* 3!* 2!* 1! = 120
# 5! = 5 * 4
# 4! = 4 * 3
# 3! = 3 * 2
# 2! = 2 * 1
# 1! = 1 # 数学界规定,1的阶乘等于1
def jiecheng(n):
if n ==1 or n ==0:
return 1
ji = n * jiecheng(n-1)
return ji
res = jiecheng(5)
print(res) # 结果为120

匿名函数

1.函数没有函数体,

2.匿名函数的关键字采用 lambda

3.关键字 lambda 与 标识函数功能体: 之间一定是参数,所以省略()

4.匿名还是没有函数体,只有返回值,所以函数体和返回值的return关键字都省略了

格式:  lambda *args,**kwargs:'返回值'

注意:

1.参数的使用和有名函数一样,六种形参都支持

2.返回值必须明确成一个值,可以为单个值对象,也可以为一个容器对象

max结合匿名工作原理

1.max内部会遍历iter, 将遍历结果逐一传给lambda的参数x

2.依据lambda的返回值作为比较条件,得到最大条件下的哪个遍历值

3.对外返回最大的遍历值

常用的内置函数

map()函数

# res = map(lambda x:x * 2,[3,1,2])  # 将遍历结果映射为任意类型值,
# print(list(res)) # 此处使用list接收
# print(tuple(res)) # 也可以使用元祖接收
#  reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
# from functools import reduce
# res = reduce(lambda x, y: x * y, [3, 1, 2]) # 使用匿名函数,来计算列表中所有数字相乘的结果
# print(res) # 结果为6

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