小白笔记
仅记录常规操作中较为不熟悉的操作类型
一、函数递归
1、必须有边界条件：即基例，它是函数递归的终止条件
汉诺塔例子中的终止条件为，一层塔的情况
原始柱子为"A"，目标柱子为"C"，一层塔的情况就是：A到C #打印移动过程
# 汉诺塔的函数定义，src：初始位置 des：目标位置 mid：中间位置
def hanoi(src, des, mid, n)
print("{}->{}".format(src, des))
2、必须有递归链条：n 阶与 n-1 阶之间的关系
汉诺塔的中，第n层塔和n-1层塔之间就存在如下关系：
1、将n-1层移到中间柱子 #通过函数递归中“柱子”参数调换实现
2、将第n层移到目标柱子 #打印移动过程
3、将n-1层移到目标柱子 #通过函数递中“柱子”参数调换实现
链条表达如下：
hanoi(src, mid, des, n-1) # 将n-1层移到中间柱子
print("{}->{}".format(src, des)) # 将第n层移到目标柱子
hanoi(mid, des, src, n-1) # 将n-1层移到目标柱子
二、函数建立
1、对函数块进行划分：各函数块之间应该是弱耦合的关系
3、循环语句中的return：在循环语句中，如果遇到符合条件的情况，就输出并停止循环返回到函数调用位置执行后续语句
>>> def IsPrime(num):
for i in range(2,num):
if num % i ==0 :
#不是素数的话，返回False并退出函数执行语句回到调用处
return False
return True
>>> IsPrime(10)
False
三、高阶函数
1、map() 函数、reduce() 函数
map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable（迭代对象），并返回一个迭代器。它将传入的函数一次作用在迭代对象的每一个元素上。
>>> def f(x):
... return x * x
>>> r = map(f, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> list(r)
# [1,4,9,16,25,36,49,64,81]
reduce() 函数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。
可用在累加或累积计算等，需要导入functools库
2、filter() 函数
用于过滤序列，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
returnn %2==1
list(filter(is_odd, [1,2,4,5,6,9,10,15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
3、sorted() 函数
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
key -- 可接收函数来实现自定义的排序
reverse -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) # 按绝对值大小排序
# [5,9, -12, -21,36]
sort 与 sorted 区别：
sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作（改变原有对象），而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list（输出一个新副本），而不是在原来的基础上进行的操作。
4、enumerate() 函数
enumerate(sequence, [start=0])
sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。
start -- 下标起始位置。
枚举函数，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。
5、zip() 函数
zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。
>>>a = [1,2,3]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
四、偏函数
偏函数是对多参数函数，进行部分参数固定化生成的新函数
做一个不太恰当的类比：
把照相程序看成一个函数，所有参数均可设置如：快门、光圈、ISO、白平衡等等 ---- 常规函数
因一特殊活动，要求对光圈参数进行固定化 f/4 ，其他参数依旧可设置，生成一个新程序 ---- 偏函数
实例：
int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
int('12345', base=8)
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用 functools.partial 帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义二进制转换函数int2()
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
# 64
五 、函数的参数---待补充
参考链接：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html
https://juejin.im/post/5ae3ee096fb9a07aa7676883#heading-16
https://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html