Python基礎之內建函數與遞迴詳解

一、內建函數

下面簡單介紹幾個：

1.abs() 求絕對值

#2. all() 如果 iterable 的所有元素都為真（或可迭代為空白），則傳回 <span class="pre">True</span>

3.any () 若 iterable 的任何元素為真，則傳回 <span class="pre">True</span>。如果iterable為空，則回傳 <span class="pre">False</span>

4.callable() 如果 <span class="pre">##4.callable() 如果 </span>#object 參數出現可調，則傳回 <span class="pre">True</span>，否則回傳 
False

<span class="pre"><span class="pre"><span class="pre">#5.divmod() 以兩個（非複數）數字作為參數，並在使用整數除法時傳回由商數和餘數組成的一對數字。對於混合運算元類型，二進位算術運算子的規則適用。對於整數，結果與 <span class="pre"><span class="pre">(a<span class="pre">//</span>b,</span>a</span>%</span>b)</span></span><span class="pre"> <span class="pre">## 相   同。對於浮點數，結果為 <span class="pre"><span class="pre">(q,</span>a</span>%</span>b)</span>，其中<span class="pre">q<span class="pre"> 通常為 <span class="pre"></span>math.floor(a</span>/</span>b)

，但可以小於1

6.enumerate() 參數必須是可迭代對象，函數運行結果得到一個迭代器，輸出元素及對應的索引值

7.eval() 把字串中的提取出來執行

8.frozenset() 不可變集合，frozenset()定義的集合不可增刪元素

9.globals()傳回表示目前全域符號表的字典。這始終是當前模組的字典（在函數或方法內部，這是定義它的模組，而不是從其呼叫它的模組）

10.round() 對參數進行四捨五入

11.sorted() 排序，不改變原始列表

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

12.zip() 拉鍊函數

建立一個迭代器，聚合來自每個迭代器的元素。 傳回元組的迭代器，其中 

i

-th元組包含來自每個參數序列或迭代的第 

i

 個元素。當最短輸入可迭代被耗盡時，迭代器停止。使用單一可迭代參數，它會傳回1元組的迭代器。沒有參數，它會傳回一個空的迭代器

13.max() 

返回可迭代的最大項或兩個或更多參數中最大的一個。

如果提供了一個位置參數，它應該是一個 iterable。返回迭代中的最大項目。如果提供了兩個或多個位置參數，則傳回最大的位置參數。

max()可以指定key(也就是指定要比較的部分)

14.map() 映射

回傳一個迭代器，它應用 

function

 到 

iterable

 的每個項目，產生結果

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

15.reduce() 合併

#

from functools import reduce

res=0for i in range(100):
    res+=iprint(res)

16.filter() 過濾 保留布林值為True的元素

names=['alex_sb','yuanhao_sb','wupeiqi_sb','egon']print(list(filter(lambda name:name.endswith('_sb'),names)))--->['alex_sb', 'yuanhao_sb', 'wupeiqi_sb']

詳細的內建函數介紹可以參考以下：

二、匿名函數（lambda表達式）

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def func(x):return x**2print(func(2))lambda x:x**2        #上边的函数就可以直接写成这种形式

######lambda函數自帶回傳值######匿名函數只能取代一些很簡單的函數，主要與其他函數搭配使用## ####還有一種情況是有些函數定義後只用一次就用不到了，如果不刪除的話會佔內存空間，刪除又會很麻煩，這時就可以用到匿名函數#######三、遞歸######在呼叫函數的過程中，直接或間接使用了函數本身#######遞歸效率很低，需要在進入下一次遞歸時保留當前狀態，Python不像其他語言，沒有尾遞歸，但是Python有限制條件，不允許使用者無限遞歸######遞歸的特點：######1.必須要有一個明確的結束條件######2 .每次進入更深一層遞歸時，問題規模相比上次遞歸都應該有所減少######3.遞歸效率不高，遞歸層數過多會導致棧溢出#######範例：######

# 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#
# 要求:# 从文件中取出每一条记录放入列表中,# 列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式#
# 2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息# 3 根据1到的列表,取出最年轻的人的信息# 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# 5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息# 6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数)#     0 1 1 2 3 4 7...with open('b.txt',encoding='utf-8')as f:

l=[{'name': line.split()[0], 'sex': line.split()[1], 'age': line.split()[2], 'salary': line.split()[3]} \for line in f]#2.print(max(l,key=lambda i:i['salary']))#3.print(min(l,key=lambda i:i['age']))#4.m=map(lambda x:x['name'].capitalize(),l)print(list(m))#5.print(list(filter(lambda x:not(x['name'].startswith('a')),l)))#6.def f(n):if n==0:return 0elif n==1:return 1else:if n==1000:return f(1000)else:return f(n-2)+f(n-1)for i in range(150):print(f(i))

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