一：* 强制位置传参和 / 分界线
- 强制位置参数可以使用
*进行标记，*后面的参数将成为强制位置参数，它们必须按照位置传递给函数，而不能使用关键字传递。 /用于标记位置参数和关键字参数之间的分界线，即/之前的参数只能通过位置传递，/之后的参数可以通过位置或关键字传递。
- 示例1：使用
*强制位置传参
def f(a,b,*,c):
return a+b+c
f(1,2,3) # 报错 TypeError
f(1,2,c=3) # 正常 6
- 示例2：使用
/关键字传参，/之前的参数只能通过位置传递，/之后的参数可以通过位置或关键字传递。
def foo(a, b, /, c, d): print(a, b, c, d) foo(1, 2, 3, 4) # 输出：1 2 3 4 foo(1, 2, c=3, d=4) # 正确的调用方式，c和d可以通过关键字传递 foo(1, 2, 3, d=4) # 正确的调用方式，c通过位置传递，d通过关键字传递 foo(a=1, b=2, c=3, d=4) # 错误的调用方式，a、b只能位置传参
二、函数递归
函数的递归是指在函数内部调用自身的过程。通过递归，函数可以重复执行相同的操作，每次处理一个更小或更简单的子问题，直到达到终止条件。递归的本质是一个灵活的循环。 要使用递归函数，通常需要满足两个条件：- 定义递归终止条件：确定在什么情况下递归应该停止，避免无限递归。
- 在递归调用中处理更小或更简单的子问题：将原问题分解为一个或多个更小的子问题，并通过递归调用处理这些子问题。
- 递归函数的基本结构如下：
def recursive_function(arguments):
# 检查递归终止条件
if base_case:
return base_value
# 处理更小或更简单的子问题，并通过递归调用解决
smaller_problem = simplify_problem(arguments)
result = recursive_function(smaller_problem)
# 对子问题的结果进行处理，并返回最终结果
final_result = process_result(result)
return final_result
- 以下是一个计算阶乘的递归函数的示例：
def factorial(n):
# 递归终止条件：n等于0或1时，阶乘为1
if n == 0 or n == 1:
return 1
# 递归调用：计算(n-1)的阶乘，并乘以n
return n * factorial(n - 1)
# 测试代码
n = 5
result = factorial(n)
print(f"The factorial of {n} is: {result}")# 运行结果 The factorial of 5 is: 120
- 在上面的例子中，
factorial函数计算给定数n的阶乘。当n的值等于0或1时，递归终止，返回1。否则，递归调用factorial函数来计算(n-1)的阶乘，并将结果乘以n。通过递归调用，问题的规模逐渐减小，直到达到终止条件。 - 注意事项：
- 确保存在递归终止条件：递归函数必须能够在某个条件下停止递归，否则会导致无限递归，耗尽计算资源并导致程序崩溃。
- 保证每次递归调用问题规模的缩小：递归函数应该通过每次递归调用处理更小或更简单的子问题，以确保问题规模逐步减小，最终达到终止条件。
- 控制递归的层数：递归函数的层数过多可能导致栈溢出（Stack Overflow），限制了递归的使用范围。
- 注意递归函数的性能：递归函数可能在处理大规模问题时具有较高的时间和空间复杂度，需要谨慎使用，可以考虑使用迭代等其他方式进行优化。
- 递归函数在解决问题时常见的例子包括计算阶乘、斐波那契数列、遍历树等。使用递归时，要确保递归终止条件正确设置，并小心处理递归调用中的问题规模和递归层数，以避免潜在的问题
三、常用内置函数
-
enumerate()函数
enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中- 语法：enumerate(iterable, start=0)
iterable: 可迭代对象,如列表、元组、字符串、字典等。start: 可选参数，指定起始的索引，默认为 0。
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(index, fruit)
# 输出结果
# 0 apple
# 1 banana
# 2 orange
- 使用
enumerate()函数时需要注意以下几点：
-
enumerate()返回的是一个迭代器，可以通过list()函数将其转换为列表。- 可以通过指定
start参数来指定起始的索引，默认为 0。 enumerate()函数常用于需要同时获取索引和元素的情况，如遍历列表时需要知道当前元素的位置。- 在使用
enumerate()函数时，注意迭代对象的顺序和索引的对应关系。
2. eval（）函数
eval()函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。也可以将字符串还原成原本的数据类型- 语法：eval(expression, globals=None, locals=None)
-
expression：需要求值的字符串表达式。globals：可选参数，全局命名空间，locals：可选参数，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象
x = 5
result = eval('x * 2')
print(result)# 输出结果10
d = '{"name":"test","age":18}'
print(eval(d)) # 得到一个字典
l = '[1,2,3,4,5]'
print(eval(l)) # 得到一个列表
- 在使用
eval()函数时需要注意以下几点：
-
- 谨慎使用
eval()函数，因为它可以执行任意的表达式，可能存在安全风险。 - 只有在信任输入内容并且确保安全性的情况下，才应该使用
eval()函数。 - 在使用
eval()函数时，需要注意表达式的语法正确性，否则会引发SyntaxError异常
- 谨慎使用
3. zip()函数
zip()函数用于将多个可迭代对象（例如列表、元组或字符串）进行压缩，返回一个由元组组成的
- 语法：zip(*iterables)
-
iterables是一个或多个可迭代对象，可以是列表、元组、字符串或其他可迭代对象
-
x = [1, 2, 3] y = [4, 5] zipped = zip(x, y) print(list(zipped)) # 输出结果 [(1, 4), (2, 5)]
- 以下是一些使用
zip()函数的注意事项：
-
- 当传入的可迭代对象长度不一致时，
zip()函数返回的迭代器长度为最短的可迭代对象的长度。 - 如果需要获取完整的压缩结果，可以使用
list()函数将迭代器转换为列表。 - 当传入空的可迭代对象时，
zip()函数不会产生任何输出。 - 如果需要同时迭代多个可迭代对象，并且需要对应的元素进行操作，但不想使用
zip()函数，也可以使用itertools.zip_longest()函数来处理不等长的可迭代对象
- 当传入的可迭代对象长度不一致时，
4. map（）函数
map()函数是一个内置函数，用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数(对每个元素施加同一种操作)，并返回一个包含结果的迭代器(map object),map()函数会将指定的函数应用于iterable中的每个元素，并返回一个包含结果的迭代器，这些结果是将函数应用于每个元素后的返回值。
# 方式一：函数+map
def square(x):
return x ** 2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(square, numbers)
print(list(squared_numbers)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
# 方式二：匿名函数+map
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squared_numbers)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
- 需要注意的是，
map()函数返回的是一个迭代器，而不是一个列表。如果需要获取结果的列表，可以使用list()函数将迭代器转换为列表。
5. filter函数
filter()函数是一个内置函数，用于从可迭代对象中过滤出满足指定条件的元素，并返回一个包含结果的迭代器。
- 语法：filter(function, iterable)
-
function是一个函数，可以是内置函数、自定义函数或匿名函数。iterable是一个可迭代对象，例如列表、元组、集合等。
-
-
filter()函数会将指定的函数应用于iterable中的每个元素，并返回一个只包含满足条件的元素的迭代器
-
# 方式一：函数+filter
def is_even(x):
return x % 2 == 0
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(is_even, numbers)
print(list(even_numbers)) # 输出：[2, 4]
# 方式二：匿名函数+filter
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers)) # 输出：[2, 4]
6. reduce()函数
reduce()函数是functools模块中的一个函数，用于对可迭代对象中的元素进行累积计算，返回一个单个的结果。
- 语法：
reduce(function, iterable[, initializer])function是一个函数，可以是内置函数、自定义函数或匿名函数。iterable是一个可迭代对象，例如列表、元组、集合等。
-
- reduce函数会将指定的函数应用于可迭代对象中的元素，按照从左到右的顺序依次进行计算，并将每次计算的结果作为下一次计算的输入，最终得到一个累积的结果
from functools import reduce
# 方式一：函数+reduce
def multiply(x, y):
return x * y
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(multiply, numbers)
print(product) # 输出：120
# 方式二：匿名函数+reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # 输出：120
标签：函数,递归,python,numbers,eval,print,高阶,迭代 From： https://www.cnblogs.com/xiaoxiao-wu/p/17506229.html