函数进阶
一、递归函数
递归函数：就是在函数内部调用自身函数
注意点：一定要设置递归的临界点（终止递归的条件）
获取最大递归深度： res = sys.getrecursionlimit()
设置最大递归深度：sys.setrecursionlimit(400000)
def mut(n):
if n == 1:
return 1
else:
return mut(n - 1) * n
二、纯函数
概念：简单来说，一个函数的返回结果只依赖于它的参数，并且在执行过程里面没有副作用，我们就把这个函数叫做纯函数
3个原则：
1.变量都只在函数作用内获取，作为函数的参数传入
2.不会产生副作用，不会改变被传入的数据或者其他数据（全局变量）
3.相同的输入保证相同的输出
函数的副作用：调用函数会对当前的环境造成影响（修改当前环境中的数据）
三、匿名函数
语法：lambda 参数：返回值表达式 res = (lambda x,y:x+y)(11,22) 匿名函数结合 内置函数：filter一起使用 res = filter(lambda x: len(x) > 4, Names) 匿名函数结合推导式使用 li2 = [(lambda x: x/5)(i) for i in li]
四、python内置函数
all函数：判读可迭代对象中所有的数据都为真（布尔值为True） any函数：迭代对象内只要有一个元素为真，返回True locals函数：获取当前局部的作用域所有的变量，以字典形式进行输入 globals函数：获取当前作用域类的所有全局变量，以字典形式属性 map函数： 1.将函数应用于iterable中每一项并输出其结果的迭代器 2.自动将可迭代对象遍历，把遍历出来的数据，当成参数传入map第一个接口的函数中，将函数执行的结果，放到一个迭代器中进行返回 map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3, 4, 5]) filter函数：过滤函数 zip函数：聚合打包
五、偏函数
偏函数：可以用来固定函数中的函数 from functools import partial res1 = filter(lambda x: x > 5, li1) res2 = filter(lambda x: x > 5, li2) res3 = filter(lambda x: x > 5, li3) filter2 = partial(filter,lambda x:x>5) print(list(filter2(li1))) print(list(filter2(li2))) print(list(filter2(li3)))