python内置函数、匿名函数、递归

python3--内置函数

内置函数：

截止到python 3.6.2 版本，现在python一共提供了68个内置函数；即python提供给你直接可以拿来使用的所有函数。

内置函数  （点击函数查看详细）
abs()	dict()	help()	min()	setattr()
all()	dir()	hex()	next()	slice()
any()	divmod()	id()	object()	sorted()
ascii()	enumerate()	input()	oct()	staticmethod()
bin()	eval()	int()	open()	str()
bool()	exec()	isinstance()	ord()	sum()
bytearray()	filter()	issubclass()	pow()	super()
bytes()	float()	iter()	print()	tuple()
callable()	format()	len()	property()	type()
chr()	frozenset()	list()	range()	vars()
classmethod()	getattr()	locals()	repr()	zip()
compile()	globals()	map()	reversed()	__import__()
complex()	hasattr()	max()	round()
delattr()	hash()	memoryview()	set()

上面便是内置函数列表，按首字母排序，难免看起来混乱无序，不便于记忆；

幸好课上萌萌哒景女神提供了总结归纳好的思维导图，把这些函数分成了6大类。

由于学习进度原因，此处只写标红的四大块（56个方法）~

作用域相关：

　　内置函数详解：http://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html

1.abs() 求绝对值

2.all() 如果 iterable 的所有元素都为真（或者如果可迭代为空），则返回 True

3.any() 如果 iterable 的任何元素为真，则返回 True。如果iterable为空，则返回 False

4.callable() 如果 object 参数出现可调，则返回 True，否则返回 False

5.divmod() 以两个（非复数）数字作为参数，并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数字。对于混合操作数类型，二进制算术运算符的规则适用。对于整数，结果与 (a//b,a%b) 相    同。对于浮点数，结果为 (a%b,q)，其中q 通常为 math.floor(a/b)，但可以小于1

6.enumerate() 参数必须是可迭代对象，函数运行结果得到一个迭代器，输出元素及对应的索引值

7.eval() 把字符串中的提取出来执行

8.frozenset() 不可变集合，frozenset()定义的集合不可增删元素

9.globals() 返回表示当前全局符号表的字典。这始终是当前模块的字典（在函数或方法内部，这是定义它的模块，而不是从其调用它的模块）

10.round() 对参数进行四舍五入

11.sorted() 排序，不改变原列表

l=[1,2,4,9,-1]
print(sorted(l)) #从小到大
print(sorted(l,reverse=True)) #从大到小

12.zip() 拉链函数

它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list unzip（解压）

a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
print(list(zip(a,b)))#------->[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
#因为在Python3中zip函数生成的是一个可迭代对象，所以，加一个list可以方便的打印出来，否则打印的是一个对象

加一个*就可以解压

a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
c=list(zip(a,b))

d=zip(*c)
print(list(d))#[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

13.max()

返回可迭代的最大项或两个或更多参数中最大的一个。

如果提供了一个位置参数，它应该是一个 iterable。返回迭代中的最大项。如果提供了两个或多个位置参数，则返回最大的位置参数。

max()可以指定key(也就是指定要比较的部分)

14.map() 映射

返回一个迭代器，它应用 function 到 iterable 的每个项目，产生结果

l=[1,2,3,4]
m=map(lambda x:x**2,l)
print(list(m))        ----->[1, 4, 9, 16]

15.reduce() 合并

from functools import reduce
def multi(x,y):
    return x*y

a = reduce(multi,[1,2,3,4,5])
print(a)#120  五个数相乘的结果

16.filter() 过滤  保留布尔值为True的元素

names=['a_sb','b_sb','c_sb','d']
print(list(filter(lambda name:name.endswith('_sb'),names)))--->['a_sb', b_sb', 'c_sb']

详细的内置函数介绍可以参照以下：https://www.rddoc.com/doc/Python-3.6.0/library/functions/

二、匿名函数

　　匿名函数就是不需要显示的指定函数

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))

#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

　　

l=[3,2,100,999,213,1111,31121,333]
print(max(l))

dic={'k1':10,'k2':100,'k3':30}

print(max(dic))
print(dic[max(dic,key=lambda k:dic[k])])

　　

# 1 文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资
#
# egon male 18 3000
# alex male 38 30000
# wupeiqi female 28 20000
# yuanhao female 28 10000

with open('b.txt',encoding='utf-8') as f:
    l1=[{'name':line.split()[0],'sex':line.split()[1],\
        'age':line.split()[2],'salary':line.split()[3]}for line in f]

    # 4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
    l4=[i['name'] for i in l1]
    print(list(map(lambda item:item.capitalize(),l4)))

    # 5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
    l4=[i['name'] for i in l1]
    print(list(filter(lambda name:not name.startswith('a'),l4)))

　　

三、递归调用

　　递归特性:

　　1. 必须有一个明确的结束条件

　　2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

　　3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

　　递归有两个阶段

　　阶段一：递推

　　阶段二：回溯