递归: 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 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) age(5)=age(4)+2 age(4)=age(3)+2…

一.深浅拷贝 1.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. import copy # 定义变量 数字.字符串 # n1 = 123 n1 = 'jack' print(id(n1)) # 赋值 n2 = n1 print(id(n2)) # 浅拷贝 n3 = copy.copy(n1) print(id(n3)) # 深拷贝 n4 = copy.deepcopy(n1) print(id(n4)) 二.字典.元组.列表 对于字典.元…

文件操作(续) 获得文件句柄位置,f.tell(),从0开始,按字符数计数 f.read(5),读取5个字符 返回文件句柄到某位置,f.seek(0) 文件在编辑过程中改变编码,f.detech() 获取文件编码,f.encoding() 获取文件在内存中的编号,f.fileno() 获取文件终端类型(tty.打印机等),f.isatty() 获取文件名,f.name() 判断文件句柄是否可移动(tty等不可移动),f.seekable() 判断文件是否可读,f.readable() 判断文件是…

1 递归 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. def calc(n): print(n) if int(n / 2) == 0: return n return calc(int(n / 2)) calc(10) #输出:10 5 2 1 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…

Python的修饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”,所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条(Deco…

From:http://coolshell.cn/articles/11265.html 作者:陈皓 Python的修饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”,所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码…

---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1.集合 集合是无序的.不重复的数据组合,主要作用是:关系测试.去重等,用{}表示,set() 创建集合. --------------关系测试------------------------------ intersection() 求集合交集     运算符为 & union() 求集合并集   …

一.高阶函数 map,reduce 1.map() 函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. def f(x): return x*x print map(f,range(1,5)) 运行结果: [1, 4, 9, 16] 2. reduce 把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 例如求1-100之和 def f(x,y):…

一.关于函数式编程的内建函数 apply()逐渐被舍弃,这里不讨论 1.filter() #filter(func,seq) """纯Python描述filter函数""" def Myfilter(bool_func,seq): filtered_seq = [] for obj in seq: if bool_func(obj): filtered_seq.append(obj) return filtered_seq print Myfil…

函数式编程介绍   函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的映射.也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值,不依赖其他状态.比如sqrt(x)函数计算x的平方根,只要x不变,不论什么时候调用,调用几次,值都是不变的. Pytho…

首先   函数式编程≠函数编程,就跟计算机≠计算,因为计算机基于硬件,计算基于算法,所以函数式编程是倾向于算法. 高阶函数定义: 一个函数接受的这个参数,而这个参数也是一个函数,称之为高阶函数 例如: def add(x, y, f): return f(x) + f(y) 如果传入abs作为参数f的值: add(-5, 9, abs) 根据函数的定义,函数执行的代码实际上是: abs(-5) + abs(9) 由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入,如果 f 传入其他函数,就可以得到不同的…

在学习之前,我们先去区分面对对象.面对过程.函数式编程他们之间的区别,从改图可以看出,他们之间不是完全相同的,也不是没有任何相同点的 1.函数和过程的基本认识 def func1(): """testing1""" print('in the func1') return 0 # 这是一个函数 def func2(): """testing2""" print('in the func2…

转自http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3178103.html 一.关于函数式编程的内建函数 apply()逐渐被舍弃,这里不讨论 1.filter() #filter(func,seq) """纯Python描述filter函数""" def Myfilter(bool_func,seq): filtered_seq = [] for obj in seq: if bool_func(obj): filtere…

这篇写了忘发.现在补上. Python不是也不大可能成为一种函数式的编程语言,但是它支持许多有价值的函数式编程语言构建.也有些表现的像函数式编程机制但是从传统上也不能认为是函数式编程语言的构建.Python提供的以四中内建函数和lambda表达式的形式出现. 匿名函数与lambda lambda [arg1, [arg2, ... argN]]:expression Python允许用lambda关键字创造匿名函数.匿名是因为不需要以标准的方式来声明.然而,作为函数,它们也能有参数.一个完整的l…

1.概念: 函数式编程就是一种抽象程度很http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用.而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作 用的. 函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!Python对函数式编程提供部…

​一.random模块 1.函数:random() (1)用法:获取0~1之间的随即小数 (2)格式:random.random() (3)返回值:随机0~1之间的小数 2.函数:choice() (1)用法:随机返回序列中的某个值 (2)格式:random.choice(序列) (3)返回值:序列中的某个值 3.函数:shuffle() (1)用法:随机打乱列表 (2)格式:random.shuffle(列表) (3)返回值:空值 (4)注意:我们打乱的是原来的列表,并不会返回一个新的列表,因…

Python支持一些函数式编程的特性.比如lambda. map().reduce().filter()函数. 一:匿名函数与lambda Python可以用lambda 关键字创造匿名函数.匿名函数不需要以标准的方式来声明(使用def 语句).作为函数,它们也能有参数. 一个完整的lambda“语句”代表了一个表达式,这个表达式的定义体必须和声明放在同一行.匿名函数的语法如下: lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression 参数是可选的,lambda…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题的第9篇文章,我们来聊聊Python的函数式编程与闭包. 函数式编程 函数式编程这个概念我们可能或多或少都听说过,刚听说的时候不明觉厉,觉得这是一个非常黑科技的概念.但是实际上它的含义很朴实,但是延伸出来许多丰富的用法. 在早期编程语言还不是很多的时候,我们会将语言分成高级语言与低级语言.比如汇编语言,就是低级语言,几乎什么封装也没有,做一个赋值运算还需要我们手动调用寄存器.而高级语言则从这些面向机器的指令当中抽身…

1 函数式编程 面向对象 ,面向过程 ,函数式编程 侧重函数的作用,注重函数结果的传递 函数可以被赋值,也可以接受其他的值 2 函数式编程特点 1.函数是一等公民 与其他变量一样,可以赋值和被赋值,可以作为参数传递 2.只用表达式不用语句 表达式是一个单纯的运算过程,总有返回值,语句是执行某种操作,没有返回值.即每一步运算要单纯,有明确结果. 函数式编程是为运算产生的而不是IO 3. 没有副作用 尽量不使用全局内容也不修改系统变量 4.引用透明 函数运行结果因为参数而发生变化,而不是因为系统的状…

5 函数式编程(即高阶函数,将函数作为参数传入) map(): map()函数接收两个参数,一个是传入函数,一个是Iterable,map将传入函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 如:map(f, [x1, x2, x3, x4]) = [f(x1),f(x2),f(x3),f(x4)] -->把f(x)作用在list的每一个元素并将结果生成一个新的list reduce(): 如:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1,…

# 包的结构 |--包 |--|-- __init__.py 包的标志文件 |--|-- 模块1 |--|-- 模块2 |--|-- 子包(子文件夹) |--|--|-- __init__.py 包的标志文件 |--|--|-- 子包模块1 |--|--|-- 子包模块2 # 函数式编程 - 高阶函数(函数名可以当作变量传入另一个函数中) - 返回函数 - 匿名函数 - 装饰器 - 偏函数 # Lambda表达式(匿名函数) - 函数:最大程度化复用代码 1.以lambda开头 2.紧跟一定的参…

https://www.imooc.com/learn/317 大纲 1-函数式编程简介 2-高阶函数 3-把函数作为参数 4-map()函数 5-reduce()函数 6-filter()函数 7-自定义排序函数 8-返回函数 9-闭包 10-匿名函数 11-decorator装饰器 12-编写无参数decorator 13-编写带参数decorator 14-完善decorator 15-偏函数     正文 1-函数式编程简介         2-高阶函数   变量可以指向函数,并且可以直…

python中的高阶函数 高阶函数就是 变量名指向函数,下面代码中的变量abs其实是一个函数,返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10 def add(x,y,f): return f(x) +f(y) add(-5,9,abs) python把函数作为参数 利用add(x,y,f)函数计算: import math def add(x, y, f): return f(x) + f(y) print add(25, 9, math.sqrt) #5,3 python中map()函数 m…

一 函数对象 函数同样可以作为对象复制给一个变量,如下: f = abs; print(f(-10)) f = 'abs'; print(f) def add(a,b,f): return f(a) + f(b) print(add(-1,2,f)) map 函数, map函数接受一个函数变量,第二个参数为一个可迭代对象,最后返回一个迭代器,由于迭代器的惰性,需要用list()函数返回所有元素. def squart(n): return n* n; print(map(squart,range…

高阶函数 高阶函数:一个函数可以接收另一个函数作为参数 或 一个函数可以返回一个函数作为返回值,这种函数称之为高阶函数. #函数 add 接收 f 函数作为参数 >>> def add(x,y,f): ... return f(x)+f(y) ... >>> add(-5,6,abs) 11 可以把匿名函数作为返回值返回 #把匿名函数作为返回值返回 def build(x, y): return lambda: x * x + y * y 匿名函数 关键字 lambda…

python提供了很强大的内置排序函数,妈妈再也不担心我不会写冒泡排序了呀,sorted函数就是这个排序函数,该函数参数准确的说有四个,sorted(参数1,参数2,参数3,参数4). 参数1 是需要进行排序的一个list 参数2(cmp) 比较的函数,可以忽略,python3已经废弃 参数3(key) 是排序的具体值,这种情况出现在如果序列中的内容是一个元组或者字典啥的,我们可以通过设定指定的排序值来决定根据什么排序,也可以通过指定key的值来依次对list的元素进行处理 参数4 是降序还是升…

我用我自己,就是高阶函数,直接表现就是函数可以作为另一个函数的参数,也可以作为返回值 首先一个知识点是 函数的表现形式,印象中的是def  fw(参数)这种方式定义一个函数 python有很多的内置函数,比如abs()求绝对值,但是没想到的是,abs只是一个变量,把abs这个变量拿掉之后,才是真正的函数,例如可以用 b = abs, 那么b() 就具有和abs一样的功能了,太神奇了,让我想到一句话: 你可以叫姬无命,我也可以叫姬无命,那把这个代号拿掉之后,我又是谁.哈哈,当abs这个代号拿掉之后…

首先要明白为什么要用到返回值,返回值的作用就是为了分情况来处理下面的程序(个人见解总结) 1.函数返回值 def test1(): pass def test2(): return 0 def test3(): return 0,10,'hello',['a','c'],{'nihao':'hah'} t1 = test1() t2 = test2() t3 = test3() print(t1) print(t2) print(t3) 返回值总结: (1)返回值个数为0,返回none (2)返…

廖雪峰python3学习笔记: # 高阶函数 将函数作为参数传入,这样的函数就是高阶函数(有点像C++的函数指针) def add(x, y): return x+y def mins(x, y): return x-y # 高阶函数 def computex, y, f): return f(x) + f(y) >>> computex(1,2,add) 3 >>> compute(4, 1, mins) 3 f = add >>>f(1,2) 3…

使用函数作为返回值,看起来就很高端有木有,前面了解过函数名本身就是一个变量,就比如abs()函数,abs只是变量名,而abs()才是函数调用,那么我们如果把ads这个变量作为返回值返回会怎么样呢,这就是返回函数了. 举个栗子:当我们需要计算一个序列的和,但是并不希望现在就显示,而是在我想要使用的时候显示那可以通过如下方式 def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum这样…