Python学习之路_day_12(装饰器补充\函数递归\三元表达式\列表,字典生成式\匿名函数与内置函数)

一.  装饰器补充:
#wraps装饰器应该加到装饰器最内层的函数上
from functools import wraps
import time

 

def deco(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        res = func(*args, **kwargs)
        return res
    # wrapper.__name__=func.__name__
    # wrapper.__doc__=func.__doc__
    return wrapper

@deco #index=deco(index) #index=wrapper函数的内存地址
def index():
    """
    index 功能
    """
    print('welcome to index page')
    time.sleep(3)

# print(index.__name__)
# print(help(index)) #index.__doc__

# index()

print(index.__name__)

@wraps(func)的作用其实解释吧wrapper伪装成index,其拥有相同的函数注释说明.

二. 函数递归:

1 什么是函数递归
    函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用该函数
    本身,称之为函数的递归调用

    递归调用必须有两个明确的阶段:
        1. 回溯: 一次次递归调用下去,说白了就一个重复的过程,但需要注意的是每一次重复问题的规模都应该有所减少,直到逼近一个最终的结果,即回溯阶段一定要有一个明确的结束条件
        2. 递推: 往回一层一层推算出结果

import sys
print(sys.getrecursionlimit())
sys.setrecursionlimit(2000)

def foo(n):
    print('from foo',n)
    foo(n+1)

foo(0)


def bar():
    print('from bar')
    foo()

def foo():
    print('from foo')
    bar()

foo()

age(5)=age(4)+2
age(4)=age(3)+2
age(3)=age(2)+2
age(2)=age(1)+2
age(1)=18

age(n)=age(n-1)+2 #n>1
age(n)=18         #n=1

递归调用就是一个重复的过程,但是每一次重复问题的规模都应该有所减少,并且应该在满足某种条件的情况下结束重复,开始进入递推阶段

def age(n):
    if n == 1:
        return 18
    return age(n-1) + 2


print(age(5))


l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,[11,]]]]]]]]]]]

def search(l):
    for item in l:
        if type(item) is not list:
            # 不是列表直接打印
            print(item)
        else:
            # 判断是列表则继续循环,判断...
            search(item)

search(l)


算法:是如何高效率地解决某一个问题的方法/套路
二分法
nums=[13,15,17,23,31,53,74,81,93,102,103,201,303,403,503,777]
find_num=503


def binary_search(nums,find_num):
    print(nums)
    if len(nums) == 0:
        print('not exists')
        return
    mid_index=len(nums) // 2
    if find_num > nums[mid_index]:
        # in the right
        nums=nums[mid_index+1:]
        # 重新执行二分的逻辑
        binary_search(nums,find_num)
    elif find_num < nums[mid_index]:
        #in the left
        nums=nums[0:mid_index]
        # 重新执行二分的逻辑
        binary_search(nums,find_num)
    else:
        print('find it')

# binary_search(nums,find_num)
binary_search(nums,94)

 

三.  三元表达式:

 

def max2(x, y):
    # if x > y:
    #     return x
    # else:
    #     return y
    return x if x > y else y
# 三元表达式实现的效果就是:条件成立的情况下返回一个值,不成立的情况下返回另外一种值

# res=条件成立情况下返回的值  if 条件 else 条件不成立情况下返回的值
name=input('your name: ').strip()
res="SB" if name == 'lqz' else "NB"
print(res)

 

四:列表,字典生成式:

names=['alex','lqz','yyh','fm']
l=[]
for name in names:
    res=name + '_DSB'
    l.append(res)
print(l)

l=[name + '_DSB' for name in names]
print(l)

names=['alex_sb','lqz_sb','yyh_sb','fm_sb','egon']
l=[]
for name in names:
    if name.endswith('sb'):
        l.append(name)
print(l)

l=[name for name in names if name.endswith('sb')]
print(l)

items=[
    ('name','egon'),
    ('age',18),
    ('sex','male'),
]
dic=dict(items)
print(dic)


补充
l=['a','b','c','d']
for i,v in enumerate(l):
    print(i,v)

keys=['name','age','sex']
vals=['egon',18,'male']
dic={}
for i,k in enumerate(keys):
    # print(i,k)
    dic[k]=vals[i]
print(dic)

dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys)}
print(dic)

dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys) if i > 0}
print(dic)


print({i:i for i in range(10)})
print({i for i in range(10)})
print({i for i in 'hello'})

 

五. 匿名函数与内置函数

'''
1 匿名函数：就是没有名字的函数

2 为何要用：
    用于仅仅临时使用一次的场景，没有重复使用的需求

'''

def sum2(x,y):
    return x+y

print(lambda x,y:x+y)
print((lambda x,y:x+y)(1,2))

匿名函数的精髓就是没有名字，为其绑定名字是没有意义的
f=lambda x,y:x+y
print(f)
print(f(1,2))

匿名函数与内置函数结合使用
max,min,sorted,map,filter,reduce


salaries={
    'egon':300000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
求薪资最高的那个人名：即比较的是value，但取结果是key
res=max(salaries)
print(res)

可以通过max函数的key参数来改变max函数的比较依据，运行原理：
max函数会“for循环”出一个值，然后将该值传给key指定的函数
调用key指定的函数，将拿到的返回值当作比较依据

def func(name):
    # 返回一个人的薪资
    return salaries[name]

res=max(salaries,key=func)  #'egon'
print(res)

求最大值
res=max(salaries,key=lambda name:salaries[name])  #'egon'
print(res)

求最小值
res=min(salaries,key=lambda name:salaries[name])  #'egon'
print(res)


sorted排序
nums=[11,33,22,9,31]
res=sorted(nums,reverse=True)
print(nums)
print(res)
salaries={
    'egon':300000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
for v in salaries.values():
    print(v)
res=sorted(salaries.values())
print(res)

res=sorted(salaries,key=lambda name:salaries[name],reverse=True)
print(res)


map：把一个列表按照我们自定义的映射规则映射成一个新的列表
names=['alex','lxx','wxx','yxx']
res=map(lambda name: name + "dSB", names)
print(list(res))

filter: 从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
运行原理：相当于for循环取出每一个人名，然后传给匿名函数，将调用匿名函数返回值为True的那个人名给留下来
names=['alex_sb','lxx_sb','wxx_sb','egon','yxx']

res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),names)
print(list(res))

print([name for name in names if name.endswith('sb')])

reduce: 把多个值合并成一个结果
from functools import reduce
l=['a','b','c','d']

res=reduce(lambda x,y:x+y,l,'A')
'A','a' => 'Aa'
'Aa','b'=>'Aab'
'Aab','c'=>'Aabc'
'Aabc','d'=>'Aabcd'
print(res)


res=reduce(lambda x,y:x+y,l)
'a','b'=>'ab'
print(res)

res=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))
1,2=>3
3,3=>6
print(res)