Python基础之day05-强化练习

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Python基础之day05-强化练习
一、递归函数
二、eval函数
三、lambda匿名函数
四、range函数
五、列表、字典、集合、元祖推导式

代码仓库地址: https://gitee.com/andox_yj/python

一、递归函数

介绍：如果一个函数在内部调用自己本身的话，这个函数就是递归函数。
注意：递归函数一般有终止条件，不然会一直嵌套调用下去，最多嵌套调用996次后程序就会报错

递归函数调用过程

# 一、递归用法
def function(num):# 2.结束条件if num < 10:print(num)# 3.调用自己function(num + 1)# 1.函数入口
function(1)# 二、递归应用：计算阶乘
def calNum(num):if num >= 1:result = num * calNum(num - 1)else:result = 1return resultret = calNum(3)
print(ret)  # 6

二、eval函数

eval函数介绍：用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
注意：
- 只会解析一层，既如果这个字符串里有变量的值依然是字符串，则会报错。
- 如果字符串里的变量没有定义，则会报错。
表达式介绍：由值、变量和操作符(或叫运算符)的组合，单独的值或变量也是表达式。例如：a=10; a * 3

代码示例

# 1、将str01里的a解析成变量后再运算。
a = 10 + 5
str01 = 'a + 20'
print(str01)  # <class 'str'> a + 20
print(eval(str01))  # <class 'int'> 35# 2、如果需要单独解析变量b，则需要在str01表达式中再添加一个eval来解析b
b = "10 + 5"
str01 = 'eval(b) + 20'
print(str01)  # <class 'str'> eval(b) + 20
print(eval(str01))  # <class 'int'> 35# 3、将字符串转成对应类型数据
list01 = '[1, 2, 3]'
dict01 = '{"name": "zhang", "age": "18"}'
num = '10'
float01 = '10.1'
print(type(eval(list01)))  # <class 'list'>
print(type(eval(dict01)))  # <class 'dict'>
print(type(eval(num)))  # <class 'int'>
print(type(eval(float01)))  # <class 'float'># 4.拼接变量名取值
aa = "as"
bb = "df"
asdf = 10
print(eval(aa + bb))  # 10

三、lambda匿名函数

介绍：用lambda关键词能创建小型匿名函数。这种函数得名于省略了用def声明函数的标准步骤。

代码示例

# 用法：变量名 = lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
# 1、lambda用法
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 将lambda函数赋值给sum，当使用sum时需要传递参数
print("Value of total : %s" % sum(10, 20))
print("Value of total : %s" % sum(20, 20))# 2、lambda排序字符串
str01 = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']
# key接收一个函数，并将列表中的每个元素作为参数传入该函数，函数返回值与每个元素对应后，sort根据返回值对元素进行排序。
# lambda将每个字符串的每个字符转成列表再用set集合去重，len计算长度后返回sort进行排序
str01.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))
print(str01)  # ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']# 3、lambda排序二维列表
list01 = [[1, 7], [1, 5], [2, 4], [1, 1]]
# 按照一维来排序
list01.sort()
print(list01)  # [[1, 1], [1, 5], [1, 7], [2, 4]]
# 按照二维来排序,key接收一个函数，并将列表中的每个元素作为参数传入该函数，lambda 返回每个参数的第二个值给sort排序
list01.sort(key=lambda x: x[1])
print(list01)  # [[1, 1], [2, 4], [1, 5], [1, 7]]# 4、lambda排序字典
students = [{"name": "zhangsan", "age": 18},{"name": "lisi", "age": 19},{"name": "wangwu", "age": 17}
]
# 将字典的key或者value返回给sort进行排序
students.sort(key=lambda x: x["name"])
print(students)  # [{'name': 'lisi', 'age': 19}, {'name': 'wangwu', 'age': 17}, {'name': 'zhangsan', 'age': 18}]# 5、lambda+filter对列表过滤
numbers_list = [2, 6, 8, 10, 11, 4, 12, 7, 13, 17, 0, 3, 21]
# filter返回一个filter对象，可用列表接收这个对象存放每个过滤出来的元素
# filter接收一个函数，一个可迭代对象，将每个元素传入函数里面过滤。
filtered_list = list(filter(lambda num: (num > 7), numbers_list))
print(filtered_list)  # [8, 10, 11, 12, 13, 17, 21]

四、range函数

介绍：range函数根据传入的整数范围参数，生成一个迭代器，既装有赠书的列表

代码示例

# 使用：range(start, stop[, step])
# 1、默认从0开始到结束值
a = list(range(5))
print(a)  # [0, 1, 2, 3, 4]# 2、包括开始值不包括结束值
b = list(range(1, 6))
print(b)  # [1, 2, 3, 4, 5]# 3、给定步长
c = list(range(0, 10, 2))
print(c)  # [0, 2, 4, 6, 8]# 4、倒序输出，需要指定步长为-1
b = list(range(3, -3, -1))
print(b)  # [3, 2, 1, 0, -1, -2]# 5、在for循环中使用
for e in range(10):print(e)

五、列表、字典、集合、元祖推导式

介绍：推导式是根据一组数据序列，逐条经过处理后，生成一个新的数据序列，其可对每个数据添加条件判断后再处理。

代码示例

"""
列表推导式 [表达式 for 变量 in 列表 [if 条件] ]
字典推导式 {key:value for key in 列表 [if 条件] }
集合推导式 {表达式 for 变量 in 列表 [if 条件] }
元祖推导式 (表达式 for 变量 in 列表 [if 条件] )
"""
# ################# 1、列表推导式 ####################
# 原始列表值
old_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 不带if的列表推导式
new_list = [i + 1 for i in old_list]
print(new_list)  # [2, 3, 4, 5, 6]# 带if的列表推导式，既先判断条件满足后再进行处理。
new_list_if = [str(i) for i in old_list if i > 2]
print(new_list_if)  # ['3', '4', '5']# 两个for循环
list_2 = [(x, y) for x in range(3) for y in range(2)]
print(list_2)  # [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (2, 0), (2, 1)]# 三个for循环
list_3 = [(x, y, z) for x in range(3) for y in range(2) for z in range(1)]
print(list_3)  # [(0, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 0, 0), (1, 1, 0), (2, 0, 0), (2, 1, 0)]# 三个for循环加if
list_3_if = [(x, y, z) for x in range(3) for y in range(2) for z in range(1) if y == 1]
print(list_3_if)  # [(0, 1, 0), (1, 1, 0), (2, 1, 0)]
# 以上等同于下面这种写法:
list_3_if = []
for x in range(3):for y in range(2):for z in range(1):if y == 1:list_3_if.append((x, y, z))
print(list_3_if)  # [(0, 1, 0), (1, 1, 0), (2, 1, 0)]# 列表推导式案例：计算30以内可以被3整除的整数
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 == 0]
print(multiples)  # [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]# ################# 2、字典推导式 ####################
# 原始列表值
old_list = ['Google', 'Python', 'Mac']
old_dict = {'name': "张三", 'age': '18', 'gender': "man"}# 不带if的字典推导式
new_dict = {key: len(key) for key in old_list}
print(new_dict)  # {'Google': 6, 'Python': 6, 'Mac': 3}
# 如果直接循环字典，输出的是字典的key
new_dict = {key: len(value) for key, value in old_dict.items()}
print(new_dict)  # {'name': 2, 'age': 2, 'gender': 3}# 带if的字典推导式
new_dict = {key: eval(value) + 1 for key, value in old_dict.items() if key == "age"}
print(new_dict)  # {'age': 19}# ################# 3、集合推导式 ####################
# 既元素没有重复，包裹在大括号中
square = {i ** 2 for i in (1, 2, 3, 4, 5)}
print(square)  # {1, 4, 9, 16, 25}# 集合案例1：字符串去重
set_srt = {s for s in 'asdlvabsdfasdf'}
print(set_srt)  # {'l', 's', 'f', 'b', 'd', 'a', 'v'}
print(type(set_srt))  # <class 'set'># 集合案例2：输出不是abc的字符，且不重复，
set_srt = {s for s in 'asdlvabsdfasdf' if s not in 'abc'}
print(set_srt)  # {'v', 'l', 's', 'f', 'd'}
print(type(set_srt))  # <class 'set'># ################# 4、元素推导式 ####################
new_tuple = (x for x in range(1, 10))  # 返回的是生成器对象
# 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组
print(tuple(new_tuple))  # (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

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