python自学篇九[ 函数（四）：递归函数+匿名函数+内置函数+高阶函数]

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原创最新推荐文章于 2026-03-21 05:00:00 发布 556 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

递归函数和高阶函数-7 Python中的递归函数、匿名函数lambda、高阶函数map、reduce、filter、sorted的使用阅读详情

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递归函数

递归函数：递归就是子程序（或函数）直接调用自己或通过一系列调用语句间接调用自己，是一种描述问题和解决问题的基本方法。（一句话，自己调用自己）
举例，计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * … * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：
1! = 1
2! = 2 × 1 = 2 × 1!
3! = 3 × 2 × 1 = 3 × 2!
4! = 4 × 3 × 2 × 1 = 4 × 3!
…
n! = n × (n-1)!
同样的，可以把递归看作一场梦，做梦的时候梦到自己在做梦，梦中的自己正在做梦···，或者是镜子里面看见有个镜子，里面有自己，一层一层的。
求阶乘

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n*factorial(n-1)

print(factorial(10))

结果：

匿名函数

定义函数的过程中，没有给定名称的函数就叫做匿名函数；Python中使用lambda表达式来创建匿名函数

lambda 来创建匿名函数规则:

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块，所以不能写太多的逻辑进去
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数
lambda定义的函数的返回值就是表达式的返回值，不需要return语句块
lambda表达式的主要应用场景就是赋值给变量、作为参数传入其它函数
lambda匿名函数的表达式规则是：

lambda [参数列表]: 表达式

例如：

a=lambda :'我爱你'
print(a())

结果：

我爱你

带参数的lambda

s = lambda x: x*2
print(s(3))

结果：

多参数lambda

s = lambda x,y: x+y
print(s(3,4))

结果：

矢量化的三元运算符

原来：

if  条件：
        代码块哦
    else：
        代码块

矢量化的三元运算符

条件成立的内容   if 条件 else 条件不成立的内容

如：

s = lambda x,y: x if x > 2 else y
print(s(1,4))

常用内置函数

在这里插入图片描述

字典排序

dic = {'a':1,'c':2,'b':3}
dic = sorted(dic.items())
print(dic)

结果：

[(‘a’, 1), (‘b’, 3), (‘c’, 2)]

倒序排序

dic = {'a':1,'c':2,'b':3}
dic = sorted(dic.items(),reverse= True)
print(dic)

结果：

[(‘c’, 2), (‘b’, 3), (‘a’, 1)]

列表推导式

dic = {'a':1,'c':2,'b':3}
dic = sorted(dic.items()) #通过内置函数 sorted进行排序内置函数有返回值  默认通过KEY排序
print({k:v for k,v in dic})  #列表推导式输出

结果：

{‘a’: 1, ‘b’: 3, ‘c’: 2}

通过lambda按指定元素排序

dic = sorted(dic.items(),key = lambda x:x[1])  
#x:x[1]是指 [('c', 2), ('b', 3), ('a', 1)]中每个元组中的索引值为1的元素，即2，3，1

lsit01 = [
    {'name':'joe','age':18},
    {'name':'susan','age':19},
    {'name':'tom','age':17}
]
dic = sorted(lsit01,key = lambda x:x['age'],reverse=True)   #内置函数有返回值  默认通过KEY排序
print(dic)
#按照age从大到小排序

结果：

[{‘name’: ‘susan’, ‘age’: 19}, {‘name’: ‘joe’, ‘age’: 18}, {‘name’: ‘tom’, ‘age’: 17}]

常用高阶函数

在这里插入图片描述

map

#map
list01 = [1, 3, 5, 7, 9]
list02 = [2, 4, 6, 8, 10]
new_list = map(lambda x, y: x*y, list01, list02)
print(list(new_list))#将map对象转换为list

结果：

[2, 12, 30, 56, 90]

filter

#filter
list02 = [2, 4, 6, 8, 10]
new_list = filter(lambda x: x > 4, list02) #filter将不符合条件的元素过滤掉
print(list(new_list))

结果：

[6, 8, 10]

reduce

#reduce
from functools import reduce
list02 = [2, 4, 6, 8, 10]
new_list = reduce(lambda x, y: x+y, list02, 0)#0为x的初始值，先把0给x，2给y，再把结果给x，4给y，依次进行，类似求和
print(new_list)

结果：

30

高阶函数使用三个案例

案例一：格式化用户的英文名，要求首字母大小，其它字母小写

name = ['joe','susan','black','lili']
age = [18,19,20,21]
sex = ['m','w','m','w']
new_name = map(lambda x:x.title() ,name)
new_name = list(new_name)
print(new_name)

结果：

[‘Joe’, ‘Susan’, ‘Black’, ‘Lili’]

案例二：将用户英文名、年龄、性别三个集合的数据结合到一起，形成一个元组列表

name = ['joe','susan','black','lili']
age = [18,19,20,21]
sex = ['m','w','m','w']
users = map(lambda x,y,z:(x,y,z),name,age,sex)
new_users = list(users)
print(new_users)

结果：

[(‘joe’, 18, ‘m’), (‘susan’, 19, ‘w’), (‘black’, 20, ‘m’), (‘lili’, 21, ‘w’)]

案例三：过滤性别为男的用户

name = ['joe','susan','black','lili']
age = [18,19,20,21]
sex = ['m','w','m','w']

users = map(lambda x,y,z:(x,y,z),name,age,sex)
new_users = list(users)
print(new_users)


new_users = filter(lambda x:x[2] == 'm',new_users)
new_users = list(new_users)
print(new_users)

结果：

[(‘joe’, 18, ‘m’), (‘susan’, 19, ‘w’), (‘black’, 20, ‘m’), (‘lili’, 21, ‘w’)]
[(‘joe’, 18, ‘m’), (‘black’, 20, ‘m’)]

案例四：求性别为男的用户的平均年龄

name = ['joe','susan','black','lili']
age = [18,19,20,21]
sex = ['m','w','m','w']

users = map(lambda x,y,z:(x,y,z),name,age,sex)
new_users = list(users)
#print(new_users)

#
# new_users = filter(lambda x:x[2] == 'm',new_users)
# new_users = list(new_users)
# print(new_users)
from functools import reduce
total_age = reduce(lambda x,y:x+y[1],new_users,0)
print(total_age/len(new_users))