Python中的匿名函数及递归思想分析(python,编程语言)

匿名函数

首先咱们先简单复习一下：

函数的定义：

def函数名字(参数):具体的函数语句块return[需要返回的数据]

函数的执行：

#函数只有被调用的时候才执行，函数可以执行多次函数名称()

局部与全局变量：

不同的函数有不同的作用域

deftest1():name='XXX'print(name)deftest2():name='YYY'print(name)test1()test2()

局部想使用全局变量使用global变量名局部与全局变量同名仍要同时使用全局变量局部变量globals()['变量名']

还有一种情况就是函数内嵌套了函数想使用上次层函数的变量。

deftest1():name='XXX'deftest2():#使用上一层的变量并打印查看nonlocalnameprint(name)#在函数test1中调用执行test2test2()test1()#直接调用test2会抛出异常test2未定义#test2()

因为箭头那里有空格，Python也是根据这种格式来判断作用域的，只能像红色框那样在同一级的地方调用。

一个函数内返回另一个函数：

deftest1():print("inthetest1")deftest2():print("inthetest2")returntest1()test2()

想把上面的这段代码解释清楚，咱们插播一个递归。

递归的特性：

• 递归就是自己调用自己

• 必须有个明确的结束条件，不然会导致栈溢出

• 每次递归问题都有所减少

• 递归效率不高，但是有时候真的好用

来个最经典的斐波拉契数组。

#斐波拉契数组长这样:1，1，2，3，5，8，13，21，34，55...deffabonacci(n):#结束条件ifn<=2:#因为前两个数字都是1，所以当n小于等于2时返回1v=1returnv#大于2的话就自己调用自己，斐波拉契第n个数字等于n-1的数字+n-2数字的和v=fabonacci(n-1)+fabonacci(n-2)returnvprint(fabonacci(6))

importsys#打印当前递归深度，默认为1000print(sys.getrecursionlimit())#设置最大递归深度sys.setrecursionlimit(999999999)print(sys.getrecursionlimit())

其实就是表达函数内调用另一个函数，会等待另一个函数执行完毕，该函数再执行到结束...感觉递归讲不讲都一样了...so，咱们还是赶紧回到正题，代码的执行顺序是这样子的....

当然还能这么玩：

deftest1():print("inthetest1")deftest2():print("inthetest2")#此处返回test1的内存地址returntest1test2()()#先执行test2()，返回test1的内存地址#加上小括号执行test1

匿名函数

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2. 使用lambda 创建

3. 简单来说匿名函数就是一个没有名字的简单函数

4. 匿名函数只有一个表达式，return 表达式计算的值

创建一个简单的匿名函数，命令如下所示。

格式lambda参数列表:表达式

lambdanum1,num2:num1+num2

使用一个变量接收一下，就是保存的内存地址，加上小括号传入参数就能运行了。

func=lambdanum1,num2:num1+num2print(func(1,2))

我使用的编辑器是VS Code ，发现了一个问题，格式化代码的时候把匿名函数改成了函数...具体原因及细节未知。

格式化前：

格式化后：

map 映射(循环让每一个函数执行函数，结果保存到新的列表)

map(匿名函数，可迭代对象)

map()处理序列中的每个元素，得到的结果是一个可迭代对象，该对象个数和位置与原来一样。

li=[1,5,3,2,3]res=map(lambdax:x+1,li)print(type(res))#返回的map对象print(list(res))

filter 判断

filter()遍历序列中的每个元素，得到的结果是True则留下来。

people=['sb_laowang','sb_xiaozhang','sb_laozhang','xiaoliu']#将满足以帅比开头的保存为新的对象res=filter(lambdax:x.startswith('sb'),people)print(type(res))print(list(res))

reduce:将序列进行合并操作

fromfunctoolsimportreducenum_li=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]str_li=list('hello')res_num=reduce(lambdax,y:x+y,num_li)res_str=reduce(lambdax,y:x+y,str_li)print(str_li)print(type(res_num),res_num)print(type(res_str),res_str)

第一次运行的时候x，y是可迭代对象的前两个，后面x都是之前的累加，y则是没有进行累加的第一个，说一下reduce(lambda x, y: x+y, num_li)这个吧，可以打个断点看一下。

第一次x=1,y=2第二次x=3,y=3第三次x=6,y=4第四次x=10,y=5...

匿名函数的好处：

• 简化代码

• 没有名字，避免函数名字冲突

查看某个模块的所有方法：

#print(dir(模块名字))#例如：importtimeprint(dir(time))print(dir(list))

提取数据结构：

#可能有这种需求，一个人给你个文件，读取出来是文本，或者是需要计算的公式，但是他是字符串#假如是个字典格式的{'name':'sb'}，但是他是个文本temp1="{'name':'sb'}"print(temp1，type(temp1))temp2=eval(temp1)print(temp2,type(temp2))temp3="1+2"print(eval(temp3))#注意只能提取出来格式与要提取的格式一样的文本

总结:

本文基于Python，主要讲解了递归思想和匿名函数相关知识，例举了几个常用的匿名函数及其基本用法，如lambda、map、reduce、filter等，并简述了匿名函数的优点。关于匿名函数，还有以下一点需要注意。

匿名函数书写简单，适用于仅有一个简单表达式的函数，并且避免了函数名字冲突的问题，两个函数名字冲突下面函数会覆盖上面函数的功能，如：

deffunc():print('aaa')deffunc():print('bbb')func()

但是编辑器能检测出两个同名的函数，有一个编辑异常，虽然能正常运行，但是显然不符合代码开发规范。匿名函数没有名字肯定不会出现函数名字重复。