#!/user/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 1.函数递归调用，函数返回值如果是另一个函数，而不是一个确切值，返回的则是这个函数的地址，需要我们加上（）后才可以调用使用，# name="ceshi"# def hs1(x):#     print(x)#     return hx #这里返回的就是一个调用的函数。# def hx():#     print("我是韩系")# c=hs1("hangsna")# print(c)# 例2：# name="text"# def tx(x):#     print(x)#     return ty# def ty():#     name="ty"#     print(name)# z=tx(name)# q=z()# print(q)#text 、ty、None因为ty没有返回值所以会返回一个none。# 2.匿名函数，没有名称的函数，优点是不占用内存空间，只有在调用的时候才会占用内存。匿名函数以lambda起始定义。#  例：# name="aliex"# fun =lambda name:name+"sb"# print(fun(name))# 7.一个例题：数字列表[1,2,6,9,15]把列表里的数字变为平方做为一个新的列表输出。# 普通实现方式# li1=[1,2,6,9,15]# li2=[]# for i in li1:#     i=i**2#     li2.append(i)#     # print(i)# print(li2)# 函数实现方式# li1=[1,2,6,9,15]# def add_one(x):#     return x+1# def test(gn,y):#     li2=[]#     for i in y:#         z=gn(i)#         li2.append(z)#     return li2# li3=test(add_one,li1)# print(li3)# map() lambda 实现方式# li1=[1,2,6,9,15]# map_test=list(map(lambda x:x**2,li1))# print(map_test)# map其它地方上的实现# a="hellowword"# res=set(map(lambda x:x.upper(),a))# print(res) #map输出的是一个迭代器，需要有个转换，把数据取出。在python2.0输出的都直接是列表# filter高阶函数的用法# zi=["zs_sb","xz_sb","zee","zx_sb"]# fs=list(filter(lambda z:not z.endswith("sb"),zi))# fl=list(filter(lambda z:z.endswith("sb"),zi))#把符合某条件的元素取出来，组成新的迭代，用list取出成列表。 not是取反把不符合的# #元素取出来# print(fs)# print(fl)# from functools import reduce# num1=[1,2,3,100]# int2=reduce(lambda x,y:x+y,num1,0)# print(int2)# int3=reduce(lambda x,y:x*y,num1,1)# print(int3)# int4=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,100),0)# print(int4)# i =0# y=0# while i <100:#     y = y+i#     i +=1# print(y) #验证1到100之间的和 和reduce函数的结合生成