递归
内置函数
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  - bin()/oct()/hex()
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  - frozenset()
  - globals()/loacals()
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  - round()
  - slice()
  - sum()
- 面向对象方法
面向过程编程
- 注册
- 分层实现功能

递归

递归的本质就是函数调用自身，当然也会有一些限制条件，在这里我们思考一个问题，你能递归你自己吗？或者说人能调用自己吗？

暂且不论...

函数自我嵌套

def foo():

    print('from foo')

    foo()

foo()  # 进入死循环

你看，这几行代码一执行就陷入了死循环，所以递归肯定需要一个明确的限制条件

调用

直接调用

直接调用就是直接在函数内部调用自身

import sys

# 修改递归层数

sys.setrecursionlimit(10000)

def foo(n):

    print('from foo',n)

    foo(n+1)

foo(0)

间接调用

间接调指的是不在函数体内调用函数自身，而是通过其他方法间接调用函数自身

def bar():

    print('from bar')

    foo()

def foo():

    print('from foo')

    bar()

bar()

那么递归呢，有两个明确的阶段：

递推：一层一层递归调用下去，进入下一层递归的问题规模都将会减小
回溯：递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件开始一层一层回溯。

递归的精髓在于通过不断地重复逼近一个最终的结果。

'''

...

age(5) = age(4) + 2

age(4) = age(3) + 2

age(3) = age(2) + 2

age(2) = age(1) + 2

age(1) = 26

age(n) = age(n-1) +2

age(1) = 26  # n=1

'''

def age(n):

    if n == 1:

        return 26

    res = age(n-1) + 2

    return res

print(f"age(5): {age(5)}")

age(5)：34

为什么要用递归呢

递归的本质就是干重复的活，但是仅仅是普通的重复，我们使用while循环就可以了

lis = [1, [2, [3, [4, [5, [6, ]]]]]]

def tell(lis):

    for i in lis:

        if type(i) is list:

            tell(i)

        else:

            print(i)

# print(f"tell(lis): {tell(lis)}")

tell(lis)

1

2

3

4

5

6

如何使用递归

这里介绍一个二分法的应用

有一个从小到大排列的整型数字列表，我们判断某一个数字是不是在这个列表里面。

from random import randint

nums = [randint(1, 100) for i in range(100)]

nums = sorted(nums)

print(nums)

[1, 2, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 10, 11, 11, 11, 11, 12, 13, 13, 15, 16, 16, 20, 21, 21, 23, 24, 26, 26, 27, 28, 28, 31, 33, 33, 34, 35, 38, 38, 39, 40, 42, 43, 45, 45, 46, 46, 47, 47, 51, 52, 52, 53, 53, 55, 55, 56, 56, 57, 57, 57, 58, 59, 61, 62, 64, 66, 66, 67, 68, 69, 69, 71, 72, 72, 74, 74, 75, 76, 78, 78, 79, 79, 79, 79, 80, 82, 85, 88, 89, 90, 90, 91, 91, 91, 94, 99, 99, 100]

def search(search_num, nums):

    mid_index = len(nums)//2

    print(nums)

    if not nums:

        print('not exists')

        return

    if search_num > nums[mid_index]:

        # in the right

        nums = nums[mid_index+1:]

        search(search_num, nums)

    elif search_num < nums[mid_index]:

        # in the left

        nums = nums[:mid_index]

        search(search_num, nums)

    else:

        print('find it')

search(7, nums)

二分法简单来说就是不停地找中值嘛，使用递归来找，不断缩小范围直到找到为止，代码自行去理解哦

内置函数

这里只介绍一部分哈...

掌握

bytes()

解码字符

res = '你好'.encode('utf8')

print(res)

##b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'

chr()/ord()

chr()参考ASCII码表将数字转成对应字符；ord()将字符转换成对应的数字。

print(chr(65))

##A

print(ord('A'))

##65

divmod()

分栏

print(divmod(10, 3))

##(3, 1)

enumerate()

带有索引的迭代。

l = ['a', 'b', 'c']

for i in enumerate(l):

    print(i)

##(0, 'a')

##(1, 'b')

##(2, 'c')

eval()

把字符串翻译成数据类型。

lis = '[1,2,3]'

lis_eval = eval(lis)

print(lis_eval)

##[1, 2, 3]

hash()

是否可哈希。

print(hash(1))

##1

了解

abs()

求绝对值。

print(abs(-13))  # 求绝对值

##13

all()

可迭代对象内元素全为真，则返回真。

print(all([1, 2, 3, 0]))

print(all([]))

##False

##True

any()

可迭代对象中有一元素为真，则为真。

print(any([1, 2, 3, 0]))

print(any([]))

##True

##False

bin()/oct()/hex()

二进制、八进制、十六进制转换。

print(bin(17))

print(oct(17))

print(hex(17))

##0b10001

##0o21

##0x11

dir()

列举出所有time的功能。

import time

print(dir(time))

##['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', ##'__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock', ##'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', ##'mktime', 'monotonic', 'perf_counter', 'process_time', 'sleep', ##'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'time', 'timezone', ##'tzname', 'tzset']

frozenset()

不可变集合。

s = frozenset({1, 2, 3})

print(s)

##frozenset({1, 2, 3})

globals()/loacals()

查看全局名字；查看局部名字。

# print(globals())

def func():

    a = 1

#     print(globals())

    print(locals())

func()

##{'a': 1}

pow()

print(pow(3, 2, 3))  # (3**2)%3

##0

round()

print(round(3.5))

##4

slice()

lis = ['a', 'b', 'c']

s = slice(1, 4, 1)

print(lis[s])  # print(lis[1:4:1])

##['b', 'c']

sum()

print(sum(range(100)))

##4950

.import()

通过字符串导入模块。

m = __import__('time')

print(m.time())

##1556607502.334777

面向对象方法

classmethod
staticmethod
property
delattr
hasattr
getattr
setattr
isinstance()
issubclass()
object()
super()

面向过程编程

面向过程编程是解决问题的一种思想，相当于武林门派，武林门派之间没有好坏之分，因此它与我们之后学习的面向对象编程其实没有好坏之分。

面向过程编程，核心是编程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么、后干什么、再干什么、然后干什么……

基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线，面向对称编程其实是一种机械式的思维方式。

当我们写登录功能，我们首先需要输入账号、密码，然后认证两次密码是否相同，然后从数据库中读取密码验证用户密码输入是否正确，然后输入验证码……之后，我们就能够实现登录功能。这样把登录功能问题流程化，进而是解决问题的思路非常清晰。

优点：复杂的问题流程化，进而简单化。

注册

1.1 接受用户输入用户名，进行合法性校验，拿到合法的用户名

def check_username():

    username = input('username>>>').strip()

    if username.isalpha():

        return username

    else:

        print('用户名必须为字母，傻叉')

1.2 接受用户输入密码，进行合法性校验，拿到合法的密码

def check_pwd():

    while True:

        pwd = input('password>>>').strip()

        if len(pwd) < 5:

            print('密码长度至少五位')

            continue

        re_pwd = input('re_password>>>').strip()

        if pwd == re_pwd:

            return pwd

        else:

            print('两次输入密码不一致')

1.3 将合法的用户名和密码写入文件

def insert(username, pwd, path='57.txt'):

    with open(path, 'a', encoding='utf8') as fa:

        fa.write(f'{username}:{pwd}\n')

1.4 注册

def register():

    username = check_username()

    pwd = check_pwd()

    insert(username, pwd)

    print(f'{username}注册成功')

register()

username>>>nick

password>>>12345

re_password>>>12345

nick注册成功

如果现在我们需要校验用户的年龄，因此我们需要增加一个check_age()方法，并且其他有牵连的地方都需要修改，因此它的扩展性极差。

分层实现功能

生产汽水瓶的流水线，没办法生产特斯拉。流水线下一个阶段的输入与上一个阶段的输出是有关联的。因此他的扩展性极差。

缺点：扩展性差。

用户功能层：实现用户具体的功能。
接口层：连接数据处理层和用户功能层。
数据处理层：处理数据后把结果交给接口层。

分层实现功能的好处：当我们需要实现web端和app端的软件，我们只要把数据处理层和接口层写好，然后实现不同的用户功能层即可，web端使用web端的用户功能层，app端使用app端的用户功能层，但是接口层和数据处理层是通用的。

巴特西

python-day15(正式学习)

递归