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不定长参数元组形式（*）字典形式（**）混合形式 递归、迭代递归尾递归 迭代lambdamapfilter

不定长参数

在函数中，有的时候我们可能一个参数都用不到，有点时候可能需要固定几个就可以了，当然还有时候我们无法确定参数个数，这时候就要用到不定长参数了。

元组形式（*）

我们可以在形参前加 * 来表示改参数用来作为不定长参数。以元组的形式传入函数。

def func(*x): print(x) func(1,2,3) func() #运行结果 (1, 2, 3) ()

同样我们也可以对元组使用 ==*==将其传入到函数中去，但要注意不能与函数中的变量数不匹配。如果函数中已经存在不定长参数，则也可以通过此方法传入。

def func(x,y): z=x+y return z a=(1,2) b=(1,2,3) print(func(*a),func(*b)) # 输出结果 3 TypeError: func() takes 2 positional arguments but 3 were given def func(*x): z=0 for i in x: z+=i return z a=(1,2,3) print(func(*a)) # 输出结果 6

字典形式（**）

我们可以在形参前加 ** 来表示改参数用来作为不定长参数。以字典的形式传入函数。

def func(**x): print(x) func(a=1,b=2,c=3) func() # 输出结果 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} {}

同样我们也可以对字典使用 ==**==将其传入到函数中去。

def func(**x): print(x) dic={'a':1,'b':2,'c':3} func(**dic) # 输出结果 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

混合形式

我们可以将以上方法混合，我们可以看一个简单的例子，读者可以灵活使用。

def func(a,b,*x,**y): print(a,b,x,y) a=2 b=3 x=(1,2,4) y={'c':2,'d':3} func(a,b,*x,**y)

递归、迭代

递归

确切的说递归不是函数，而是一种算法思想。通俗理解递归就是函数调用自己，直到到达指定的终结点，然后就开始返回。

def count(x): if x==1: return x else: return x*count(x-1) num=count(3) print(num) # 运行结果 6

尾递归

尾递归是指在函数返回时调用自身，且return语句不能包含表达式，这样python解释器可以做优化，递归本身无论调用多少帝，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

def count(x,y=1): if x==1: return y return(count(x-1,x*y)) num=count(3) print(num) #运行结果 6

值得注意的是python3默认的递归深度是很有限的（默认是998），因此当递归深度到999次时，就会引发这样的一个异常。 我们可以引入sys模块来进行设置

import sys sys.setrecursionlimit(100000)

博主对上面两个函数分别递归了998次，发现普通没有优化的递归函数运行998次的时间是0.2388629913330078，尾递归则为0.11093950271606445。明显要快很多。

迭代

简言之就是同一段代码，不断地重复。常见的就是for循环。

def cou(x): n=1 for i in range(1,x+1): n*=i return n print(cou(3)) #运行结果 6

lambda

lambda函数又称为匿名函数，what？这么高大上？ 不不不，没有你想得那么复杂。匿名函数就是没有名字而已。？？？没有名字也能用？当然！有些函数如果只是零时一用，而且它的逻辑也比较简单时，就没有必要再可以去规范地创造它。这时候使用匿名函数是十分简编的。 例如下面的add函数，就可以利用lamdba。其使用方法如下： lambda 参数：表达式 lambda arg1, arg2, …argN : expression using arguments

def add(x,y): return(x+y) add_lam=lambda x,y:x+y print(add(1,3),add_lam(1,3)) # 运行结果 4 4

map

map是python中的一个内置函数，其使用方法如下： map(func,*iterables) 其中func是一个函数，iterables是迭代对象，在执行过程中相对应位置的每一个iterable中的元素依次放入func中运行，返回一个列表。

def add(x,y): return(x+y) num1=[1,2,3,'asd'] num2=[4,5,6,'qwe'] re=list(map(add,num1,num2)) print(re) #运行结果 [5, 7, 9, 'asdqwe']

注释：如果两个可迭代变量不一样长，则以短的为基准

当然map可以和lambda结合使用：

num1=[1,2,3,] num2=[4,5,6,] re=list(map(lambda x,y: y/x,num1,num2)) print(re) # 运行结果 [4.0, 2.5, 2.0]

filter

先让我们看一下函数说明：

filter(function or None, iterable) --> filter object | | Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item) | is true. If function is None, return the items that are true.

简言之，就是返回那些在函数中为真的值，如果没有函数则返回可迭代变量中的真值。

num=[1,2,3,True,False] # 无函数 print(list(filter(None,num))) # 有函数 print(list(filter(lambda x: x>2,num))) # 输出结果 [1, 2, 3, True] [3]