python高阶函数

递归函数

递归函数就是定义了一个函数，然后在函数内，自己调用了自己这个函数
递归函数内必须要有结束，不然就会一只调用下去，直到调用的层数越来越多，栈溢出
递归函数是一层一层的进入，再一层一层的返回

初步认识递归函数

# 初步认识 递归函数  3 2 1 0
def digui(num):
    print(num) # 3 2 1 0
    # 检测当前的值是否到了零
    if num > 0:
        # 调用函数本身
        digui(num-1)
    print(num) # 0 1 2 3

digui(3)

'''
解析当前递归函数的执行过程：
digui(3) ==> 3 
    digui(3-1) ==> 2
        digui(2-1) ==> 1
            digui(1-1) ==> 0
            digui(0) ==> 0
        digui(1) ==> 1
    gidui(2) ==>2
digui(3) ==> 3
'''

回调函数

函数中的参数可以是任意类型的，那参数能不能是一个函数呢？

如果在一个函数中要求传递的参数是一个函数作为参数，并且在函数中使用了传递进来的函数，那么这个函数我们就可以称为是一个回调函数

# 定义一个函数,函数中的一个参数要求是另一个函数
# 带有回调函数参数的函数
# def func(f):
    # print(f,type(f))
    # 并且在函数中调用了传递进来的行参函数
    # f()


# 回调函数
# def love():
#     print('123')
#
# func(love)

闭包函数

既然可以把函数作为一个行参进行传递，作为回调函数，那么如果在一个函数中，返回了一个函数呢？

在一个函数内返回了一个内函数， 并且这个返回的内函数还使用了外函数中局部变量，这就是闭包函数

特点：

1. 在外函数中定义了局部变量，并且在内部函数中使用了这个局部变量
2. 在外函数中返回了内函数，返回的内函数就是闭包函数
3. ⚠主要在于保护了外函数中的局部变量，既可以被使用，又不会被破坏
4. 检测一个函数是否为闭包函数，可以使用 函数名.__closure__ 如果是闭包函数返回 cell

# 定义一个函数
def person():
    money = 0  # 函数中定义了一个局部变量
    # 工作 定义的内函数
    def work():
        nonlocal money   # 在内函数中使用了外函数的临时变量
        money += 100
        print(money)
    # 在外函数中返回了内函数，这个内函数就是闭包函数
    return work

res = person() # return work  res = work
res() # res() == work()
res()
res()
res()
# 此时 就不能够在全局中对money这个局部变量进行任何操作了，
# 闭包的作用：保护了函数中的变量不受外部的影响，但是又能够不影响使用

匿名函数 lambda 表达式

匿名函数的意思就是说可以不使用def定义，并且这个函数也有没有名字

在python中可以使用lambda表达式来定义匿名函数

注意：lambda表达式仅仅是一个表达式，不是一个代码块，所以lambda又称为一行代码的函数

lambda表达式也有行参，并且不能访问除了自己的行参之外的任何数据包括全局变量

'''
语法：
lambda [参数列表]:返回值
'''

# 封装一个函数做加法运算
# 普通函数
def jia(x,y):
    return x+y

# print(jia(2,3))

# 改成lambda表达式来封装
res = lambda x,y:x+y
# print(res(4,4))

# 带有分支结构的lambda 表达式
#  lambda 参数列表: 真区间 if 表达式判断 else 假区间
res = lambda sex:"很man" if sex=='男' else "很nice"
print(res('女'))

迭代器

迭代器是python中最具特色的功能之一，是访问集合元素的一种方式

迭代器是一个可以记住访问遍历的位置的对象

从集合的第一个元素开始访问，直到集合中的所有元素被访问完毕

迭代器只能从前往后一个一个的便利，不能后退

能被next()函数调用，并不断返回下一个值的对象称为迭代器（Iterator 迭代器对象）

iter()

功能：把可迭代的对象，转为一个迭代器对象
参数：可迭代的对象 （str，list，tuple，dict
返回值： 迭代器对象
注意：迭代器一定是一个可以迭代的对象，但是可迭代对象不一定是迭代器

next()

next()函数可以去调用迭代器，并返回迭代器中的下一个数据

迭代器的取值方案

1. next() 调用一次获取一次，直到数据被取完
2. list() 使用list函数直接取出迭代器中的所有数据
3. for 使用for循环遍历迭代器的数据

迭代器取值的特点，取出一个少一个，直到都取完，最后再获取就会报错

检测迭代器和可迭代对象的方法

from collections.abc import Iterator,Iterable                   
                                                                
varstr = '123456'                                               
res = iter(varstr)                                              
                                                                
# type() 函数返回当前数据的类型，                                           
# isinstance() 检测一个数据是不是一个指定的类型                                 
r1 = isinstance(varstr,Iterable) # True 可迭代对象                   
r2 = isinstance(varstr,Iterator) # False 不是一个迭代器                
r3 = isinstance(res,Iterable) # True 可迭代对象                      
r4 = isinstance(res,Iterator) # True 是一个迭代器                     
print(r1,r2)                                                    
print(r3,r4)         
# 迭代器一定是一个可迭代的对象，可迭代对象不一定是迭代器