python 函数（方法）：递归、匿名函数、闭包函数、装饰器

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一、递归

1.1 什么是递归？

• 所谓递归就是自己调用自己。

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1.2 递归的原理及作用

• 递归的原理：

  • 通过直接或者间接的形式去调用函数本身

• 递归的作用：

  • 重复的调用函数本身，用来实现某些功能或者计算出某些数值，通常用在算法上面。

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1.3 递归的分类

• 递归分为两种：

  • 1. 直接递归：函数自身调用自己。
  • 2. 间接递归：A函数调用B函数，B函数调用C函数，C函数再调用A函数。

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1.4 在使用递归时的注意事项

1. 递归一定要有条件限定，保证递归能够停止下来，否则会形成死循环并发生栈内存溢出。

2. 递归中虽然限定了停止下来的条件，但是递归次数不能太多，否则也会发生栈内存溢出。

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1.5 递归的使用

• 计算x开始到10内的和

  •  def text(i):
         if i == 10:
             return 10
         else:
             print(i)
             return i + text(i + 1)
     
     
     r = text(1)
     print("最终结果: "+str(r))
    

    • 运行结果：

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二、匿名函数

• 什么是匿名函数: 就是没有名字的函数。

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• 匿名函数的使用场景: 用于仅仅临时使用一次的场景，没有重复使用的需求。

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• 匿名函数的使用场景: 用于仅仅临时使用一次的场景，没有重复使用的需求。

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• 匿名函数的语法: almbda +参数+冒号+函数体代码(表达式或者函数)

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• 代码示例：

  •    #比较以下薪资求薪资最高的那个人名 即比较多是value 但取的结果是key
       salarics={
           'xiaolong3':300000,
           'xiaolong2':3000,
           'long1':1000,
       }
       
       # 使用 max min sorted 默认比较是key值 返回也是key
       # 	如何比较的	 一个字母一个字母比较转码大小
       # print(max(salarics))
       # 这个函数需要获得字典的value 这样才会比较value
       
       def func(name):
       	return salarics[name]
       # 比较func的返回值 也就是salaries的value值 但是还是返回key max的返回值是key
       # todo：key是sorted的一个形参，可以根据这个值来进行排序
       print(max(salarics,key=func)) # 注意这个是可以不用写括号的
       # 转化成匿名函数
       print(max(salarics,key = lambda name:salarics[name]))
       #　name:salarics[name]　取得是这个字典值
       
       # 求最小值
       print(min(salarics,key = lambda name:salarics[name]))
       
       # 但是我们要比较薪资 返回的要求是人名
       # 薪资反序
       print(sorted(salarics,key=lambda name:salarics[name],reverse=True))
    

    • 运行结果:

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三、闭包函数

• 什么是闭包函数: 在函数中定义的函数。
  
  包指的是:该内部的函数名字在外部被引用

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• 代码示例：

  •    def outer(): # 没有调用outer() 但是创造了outer这个函数
           # 1 只检测函数体的语法(工厂合不合格),不执行函数体代码(不使用工厂)
           print("外面的函数正在运行")
           def inner():
               print("里面的函数正在运行")
       	# 3 返回inner函数的内存地址 想像成inner工厂的一把钥匙 由outer的物流return
           #  3.1但需要注意的是 这个不要写括号 我要的是返回这个函数而不是调用
           return inner
       # 2 执行了outer这个函数体代码,inner定义了
       inner = outer()#4 得到了里面的inner钥匙 取名字inner 包子肉拿出来
       print(inner) # 这里输出的是 inner的内存地址
       # 5 里面的inner钥匙加括号运行 inner这个函数
       inner()
       
       # 外围函数和闭包函数一起使用 但不规范
       outer()()
    

    • 运行结果：

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3.1 闭包函数和正常函数的使用区别

• 正常函数

  •   def func(x,y):
          print(x,y)
      # 每次都是传入同样的参数
      func(3,2)
      func(3,2)
    

• 闭包函数

  •   def outer(x,y):
          
          def func():
              print(x+y)
          return func
      # 每次都是传入同样的参数
      func = outer(3,2)
      # 为什么可以不写参数就可以获得呢 就相当于配料渗透到包子肉func函数地址里面去了
      func()
    

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四、装饰器（相当于 Java 中的面向切面编程）

4.1 装饰器概述

• 装饰器概述:
  
          装饰器本身也是一个函数，是一个特殊的闭包函数。
  
          装饰器的使用符合了面向对象编程的开放封闭原则。

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• 装饰器的作用:
  
          装饰器是给现有的模块增添新的小功能，可以对原函数进行功能扩展，而且还不需要修改原函数的内容，也不需要修改原函数的调用。

  • 在编程角度看，相当于Java中的面向切面编程，主要作用是在原本的功能上新增功能。

  • 在测试角度上看，编写自动化测试脚本更加便捷。

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4.2 装饰器的使用

•  import time
   
   
   def baiyu():
       print("我在学习python")
       time.sleep(2)
   
   
   def count_time(func):
       def wrapper():
           t1 = time.time()
           func()
           print("执行时间为：", time.time() - t1)
   
       return wrapper
   
   
   if __name__ == '__main__':
       baiyu = count_time(baiyu)  # 因为装饰器 count_time(baiyu) 返回的时函数对象 wrapper，这条语句相当于  baiyu = wrapper
       baiyu()  # 执行baiyu()就相当于执行wrapper()
  

  • 运行结果：

• 这里的count_time是一个装饰器，装饰器函数里面定义一个wrapper函数，把func这个函数当作参数传入，函数实现的功能是把func包裹起来，并且返回wrapper函数。wrapper函数体就是要实现装饰器的内容。需要注意的是，装饰器的返回值需要是装饰器内部的函数。

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4.3 简化装饰器（装饰器的语法糖@）

• 被装饰的函数放装饰器后面

• 装饰器定义好直接用@+装饰器名字叫可以给被装饰函数进行装饰

  • 代码示例：

    •   import time
        
        
        def count_time(func):
            def wrapper():
                t1 = time.time()
                func()
                print("执行时间为：", time.time() - t1)
        
            return wrapper
        
        
        @count_time
        def baiyu():
            print("我在学习python")
            time.sleep(2)
        
        
        if __name__ == '__main__':
            baiyu()
      

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python 装饰器详细

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