今日内容

1.生成器的send方法。

2.递归：函数自己调用自己

3.匿名函数

4.内置函数

生成器send方法

send的工作原理

1.send发生信息给当前停止的yield

2.再去调用__next__()方法，然后生成器继续往下走，返回下一个yield值并停止

案例：

persons = ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七']

def order(persons):
    for i in range(len(persons)):
        if i == 0:
            print('%s在面试' % persons[0])
        else:
            print('%s叫%s去面试' % (name, persons[i]))
        print('%s面试结束' % persons[i])
        name = yield persons[i]


obj = order(persons)
for i in range(len(persons)):
    if i == 0:
        p = obj.__next__()
    else:
        p = obj.send(p)
    print('---------------')

递归：

函数直接或间接调用本身，都称之为递归

回溯：找寻答案的过程

递推：推出结果的过程

前提条件：

1.递归必须有出口

2.递归回溯递推的条件一定有规律

案例：

 

# 比如总共有5个人，询问第一个人的年纪，他说我比第二个人大两岁，问第二个人他说
# 我比第三个人大两岁，依次类推。直到第五个人他说他40岁，求第一个人的年纪
def get_age(count):    #  获取人的数量，count是外界传入的信息，告诉它是几个人
    if count == 1:     #   这里是出口，给出最后一个人的年纪
        return 40     #  最后一个人的年纪，来通过减法来反推
    age = get_age(count - 1)-2  # 每次进来都回把人数减1，并且岁数减2.直到count = 1 .得到最后一个人的年纪
    return age                  # 然后返回 计算出的第一个人的年纪
age = get_age(10)
print(age)             # 结果为22岁


# 求 n 的阶乘， 比如5的阶乘=  5！* 4！* 3！* 2！* 1！  = 120
# 5！ = 5 * 4
# 4！ = 4 * 3
# 3！ = 3 * 2
# 2！ = 2 * 1
# 1！ = 1   # 数学界规定，1的阶乘等于1
def jiecheng(n):
    if n ==1 or n ==0:
        return 1
    ji = n * jiecheng(n-1)
    return ji
res = jiecheng(5)
print(res)   #  结果为120

 

匿名函数

1.函数没有函数体，

2.匿名函数的关键字采用 lambda

3.关键字 lambda 与 标识函数功能体： 之间一定是参数，所以省略（）

4.匿名还是没有函数体，只有返回值，所以函数体和返回值的return关键字都省略了

 

格式：  lambda *args,**kwargs:'返回值'

 

注意：

1.参数的使用和有名函数一样，六种形参都支持

2.返回值必须明确成一个值，可以为单个值对象，也可以为一个容器对象

 

max结合匿名工作原理

1.max内部会遍历iter, 将遍历结果逐一传给lambda的参数x

2.依据lambda的返回值作为比较条件，得到最大条件下的哪个遍历值

3.对外返回最大的遍历值

 

常用的内置函数

map()函数

# res = map(lambda x:x * 2,[3,1,2])  # 将遍历结果映射为任意类型值，
# print(list(res))                  # 此处使用list接收
# print(tuple(res))                   # 也可以使用元祖接收

#  reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
# from functools import reduce
# res = reduce(lambda  x, y: x * y, [3, 1, 2]) # 使用匿名函数，来计算列表中所有数字相乘的结果
# print(res)                     #   结果为6