python-函数和递归
1. 函数
函数是一段可重复使用的代码块，用于执行特定任务。通过定义函数，可以提高代码的可读性和可维护性.
# 定义一个简单的函数
def greet(name):
return "Hello, " + name
# 调用函数
print(greet("Alice"))
在这个示例中，定义了一个名为 greet 的函数，它接受一个参数 name，并返回一个包含问候语的字符串。通过调用函数并提供参数，我们可以获取函数的返回值。
2. 参数传递和返回值
在 Python 中，可以向函数传递参数，并从函数中返回值。参数传递可以是位置参数、关键字参数或默认参数.
# 参数传递
def add(a, b):
return a + b
result = add(3, 5)
print(result) # 输出 8
在这个示例中，函数 add 接受两个参数 a 和 b，并返回它们的和。通过调用函数并传递参数，我们可以获取函数的返回值.
3. 作用域规则
作用域规则指的是变量的可访问性范围。在函数内部可以访问全局变量，但在函数外部无法直接访问函数内部的局部变量.
# 示例作用域规则
x = 10 # 全局变量
def my_func():
y = 5 # 局部变量
print(x) # 可以访问全局变量
print(y)
my_func()
在这个示例中，变量 x 是全局变量，而变量 y 是在函数 my_func 中定义的局部变量。函数内部可以访问全局变量 x，但在函数外部无法直接访问函数内部的局部变量 y.
4. 递归
递归是指一个函数在定义中调用自身的过程。递归函数通常用于解决需要重复执行相同操作的问题，如计算阶乘或斐波那契数列等。
# 计算阶乘的递归函数
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
result = factorial(5)
print(result) # 输出 120
在这个示例中，factorial 函数通过递归的方式计算给定数的阶乘。递归函数在每次调用中都会减小问题的规模，直到达到基本情况（在这里是 n 等于 0），然后开始返回值并依次计算结果。
5. apply()函数
apply() 函数通常与 pandas 库中的 DataFrame 对象相关联，用于在 DataFrame 上应用函数。但在最新的 pandas 版本中，apply() 函数已被弃用，推荐使用 applymap() 或 map() 函数。
6. lambda操作符
lambda 表达式用于创建匿名函数，通常用于简化代码或作为函数的参数。
# 使用 lambda 创建匿名函数
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5)) # 输出 8
在这个示例中，使用 lambda 操作符创建了一个匿名函数，该函数接受两个参数并返回它们的和。lambda 表达式通常在需要简单函数时使用，可以在不定义命名函数的情况下创建函数。
7. map(), zip(), reduce() 和 filter()
这些函数是 Python 中常用的函数式编程工具。map() 用于对可迭代对象中的每个元素应用函数，zip() 用于将多个可迭代对象打包成元组，reduce() 用于对可迭代对象中的元素进行累积操作，filter() 用于筛选可迭代对象中的元素。
8. 列表内涵
列表内涵（List Comprehensions）是一种简洁的方法来创建列表，通过在一行代码中对可迭代对象执行操作，生成新的列表。
# 使用列表内涵创建新列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = [x**2 for x in numbers]
print(squared) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
在这个示例中，使用列表内涵将原始列表中的每个元素进行平方操作，生成一个新的列表。
9. eval(), exec, execfile() 和 compile()
这些函数用于处理字符串和动态执行代码。eval() 用于计算字符串表达式的值，exec() 用于执行字符串中的代码，execfile() 用于执行文件中的代码，compile() 用于将字符串编译为可执行代码对象。
创建一个学生成绩管理系统，该程序将包括定义函数、参数传递和返回值、作用域规则、递归、lambda 表达式、map() 函数、列表内涵等内容。
# 定义一个全局变量
passing_score = 60
# 定义一个函数来判断学生成绩是否及格
def is_pass(score):
return score >= passing_score
# 使用列表内涵创建学生成绩列表
scores = [75, 80, 55, 90, 65]
# 使用 map() 函数将学生成绩传入 is_pass 函数进行判断
passing_status = list(map(is_pass, scores))
print(passing_status) # 输出 [True, True, False, True, True]
# 使用 lambda 表达式和 filter() 函数来筛选及格的学生成绩
passing_scores = list(filter(lambda x: x >= passing_score, scores))
print(passing_scores) # 输出 [75, 80, 90, 65]
# 使用递归计算学生成绩的总和
def calculate_total_score(scores):
if not scores:
return 0
else:
return scores[0] + calculate_total_score(scores[1:])
total_score = calculate_total_score(scores)
print(total_score) # 输出 365
在这个例子中，我们结合了函数、参数传递和返回值、作用域规则、递归、apply() 函数、lambda 操作符、map() 函数、列表内涵等概念来创建了一个学生成绩管理系统。