概述内容概要：一、
递归二、匿名函数三、关于python中的
深浅拷贝与赋值 一、递归递归就是函数本身调用自己，直到满足指定条件之后一层层退出函数递归特性:必须有一个明确的结束条件每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）示列1：求10！的值。1 #方法一递归实现2 #/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*-4 #Author:W-D5 def sumn(n):6 if n<=2:#递归结束条件7 return n8 else:9 return (n * sumn(n-1))#调用函数本身10 print(sumn(10))11 结果：12 36288001314 方法二：for循环实现15 a=116 for i in range(1,11):17 a=a*i18 print(a)19 结果：20 3628800示列二：使用递归的方式来生成斐波那契数列（斐波那契数列就是前面给两个数相加得到后面一个数，依次往后）1 #/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 #Author:W-D4 def feola(n1,n2):5 n3=n1+n26 if n1>500:#结束条件为数大于5007 return8 print("{}".format(n1))#打印值9 feola(n2,n3)#自身调用10 feola(0,1)11 结果：12 013 114 115 216 317 518 819 1320 2121 3422 5523 8924 14425 23326 377View Code 二、匿名函数lambda 匿名函数，顾名思义就是不需要显示的定义函数名的函数，但是在语法上受限于一个表达式。语法：1 函数名=lambda 参数：代码示列：1 #/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 #Author:W-D4 f=lambda x,y:x+y#匿名函数表达式5 print(f(3,2))#调用6 结果：7 589 #换个姿势用普通方式定义10 def my_add(x,y):11 return x+y12 print(my_add(3,2))#调用13 结果：14 5 三、关于python中的深浅拷贝与赋值说明：1.赋值：将一个变量的值赋给另一个变量（例如，name1=“WD” name2=name1，将name1的值赋给name2）2.浅拷贝：copy模块中的copy方法如：1 #/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 #Author:W-D4 import copy5 a=16 b=copy.copy(a)7 print(a,b)8 结果：9 1 1浅copy3.深度拷贝：copy模块中的deepcopy方法如：1 #/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 #Author:W-D4 import copy5 a=16 b=copy.deepcopy(a)7 print(a,b)8 结果：9 1 1深copy4.查看变量使用的内存地址使用id的方法如：1 #/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 #Author:W-D4 a="WD"5 print(id(a))6 结果：7 7578824View Code 区别比较：在python中不同的数据类型的赋值、深浅拷贝结果不通，为此需要区别对待，同时为了方便验证，我们在交互模式下测试，测试环境python3.5.2.1.数字类型1 >>> a=12 >>> b=a#赋值3 >>> id(a),id(b)4 (1855455696, 1855455696)#内存地址一样5 >>> a=2#改变初始值6 >>> id(a),id(b)7 (1855455728, 1855455696)8 >>> a,b9 (2, 1)#不会影响赋值以后的值10 >>> c=311 >>> import copy12 >>> d=copy.copy(c)#浅拷贝13 >>> id(c),id(d)14 (1855455760, 1855455760)#内存地址一样15 >>> c=616 >>> id(c),id(d)17 (1855455856, 1855455760)#同赋值18 >>> c,d19 (6, 3)20 >>> d=copy.deepcopy(c)#深度拷贝21 >>> id(c),id(d)22 (1855455856, 1855455856)#内存地址一样23 >>> c=524 >>> id(c),id(d)25 (1855455824, 1855455856)#修改不影响初始值26 >>>View Code结果分析：对于数字类型，无论是赋值还是深浅拷贝，赋值或拷贝以后内存地址都一样，修改拷贝前的值，会重新分配一个新的内存地址，并不影响拷贝后的值。2.字符串1 >>> a="name"2 >>> b=a3 >>> id(a),id(b)4 (3447696, 3447696)#内存地址相同5 >>> a="WD"6 >>> id(a),id(b)7 (8140144, 3447696)#同数字，改变a，只改变了a的地址，b没有影响，内存地址不变8 >>> del a,b9 >>> a="name"10 >>> import copy11 >>> b=copy.copy(a)12 >>> id(a),id(b)13 (3447696, 3447696)14 >>> a="alex"15 >>> id(a),id(b)16 (8140032, 3447696)#同上17 >>> del a,b18 >>> a="jack"19 >>> b=copy.deepcopy(a)#同上20 >>> id(a),id(b)21 (8140032, 8140032)22 >>> a="flask"23 >>> id(a),id(b)24 (8140200, 8140032)View Code结果分析：字符串类型和数字类型结果一样，改变a的值，会重新分配内存地址，并不影响b的值3.列表1 >>> a=[1,2,3,[4,5,6]]2 >>> b=a3 >>> id(a),id(b)4 (10695880, 10695880)#内存地址相同5 >>> a=['a','b','c']6 >>> id(a),id(b)7 (10695944, 10695880)#改变a整个列表，结果和数字、字符串一样8 >>> a,b9 (['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3, [4, 5, 6]])10 >>> del a,b11 >>> a=[1,2,3,[7,8,9]]12 >>> b=a13 >>> id(a),id(b)14 (10696520, 10696520)15 >>> a[0]="N"#改变列表中的元素的值16 >>> id(a),id(b)17 (10696520, 10696520)#内存地址没有改变18 >>> a,b19 (['N', 2, 3, [7, 8, 9]], ['N', 2, 3, [7, 8, 9]])#影响了b的值20 >>> a[3][1]="A"21 >>> id(a),id(b)22 (10696520, 10696520)23 >>> a,b24 (['N', 2, 3, [7, 'A', 9]], ['N', 2, 3, [7, 'A', 9]])赋值 *** 作结果分析：列表的赋值 *** 作如果对于改变整个列表而言，结果和字符串、数字类型相同，但是如果修改列表中某个元素，在示列中修改了a列表中元素，导致了b列表也改变了。这是因为在python中，列表下标存储的是数值的内存地址，而不是值本身，当我们修改整个列表的时候改变了最外层内存地址，这时候情况也相当于数字和字符串。当我们修改了下标的值的时候，其内存地址也发生了变化，而最外层的内存地址没有发生变化，列表a和b同时指向同一个内存地址，此时修改a列表中元素的值，也相当于修改了b列表，这中情况可以理解为linux中的别名。1 >>> import copy2 >>> a=[1,2,3,[4,5,6]]3 >>> b=copy.copy(a)#浅拷贝4 >>> id(a),id(b)5 (17628744, 10894536)#外层地址不通6 >>> a[0]="A"7 >>> a8 ['A', 2, 3, [4, 5, 6]]9 >>> b10 [1, 2, 3, [4, 5, 6]]11 >>> id(a[3]),id(b[3])12 (17671944, 17671944)#第二层地址相同13 >>> a[3]="name"#改变整个第二层值14 >>> a15 ['A', 2, 3, 'name']16 >>> b17 [1, 2, 3, [4, 5, 6]]18 >>> id(a[3]),id(b[3])19 (6200208, 17671944)#只影响a20 >>> del a,b21 >>> a=[1,2,3,[4,5,6]]22 >>> b=copy.copy(a)23 >>> id(a[3][0]),id(b[3][0])24 (1520960048, 1520960048)25 >>> a[3][0]="WD"26 >>> id(a[3][0]),id(b[3][0])#修改第二层中的列表，可见两个内存地址都变了，也就是说b中的值也变了27 (10888392, 10888392)28
内容概要：
一、递归
二、匿名函数
三、关于python中的深浅拷贝与赋值
<table border="0">
<tr>
<td><span >一、递归</td>
</tr></table>
递归就是函数本身调用自己，直到满足指定条件之后一层层退出函数
递归特性:
必须有一个明确的结束条件每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
示列1：求10！的值。
n<=2: (n * sumn(n-1)) (sumn(10 3628800 a=1 i range(1,11 a=a* 3628800示列二：使用递归的方式来生成斐波那契数列（斐波那契数列就是前面给两个数相加得到后面一个数，依次往后）
n3=n1+ n1>500: (.format(n1)) feola(n2,n3) feola(0,1 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 匿名函数，顾名思义就是不需要显示的定义函数名的函数，但是在语法上受限于一个表达式。语法：
函数名= 参数：代码示列：
f= x,y:x+y (f(3,2)) 5 x+ (my_add(3,2)) 5<table border="0">
<tr>
<td><span >三、关于python中的深浅拷贝与赋值</td>
</tr></table>说明：
1.赋值：将一个变量的值赋给另一个变量（例如，name1=“WD” name2=name1，将name1的值赋给name2）
2.浅拷贝：copy模块中的copy方法
如：
a=1 b= 1 13.深度拷贝：copy模块中的deepcopy方法
如：
a=1 b= 1 14.查看变量使用的内存地址使用ID的方法
如：
a= 7578824区别比较：
在python中不同的数据类型的赋值、深浅拷贝结果不通，为此需要区别对待，同时为了方便验证，我们在交互模式下测试，测试环境python3.5.2.
1.数字类型
>>> a=1 >>> b=a >>> (1855455696,1855455696) >>> a=2 >>> (1855455728,1855455696 >>> (2,1) >>> c=3 >>> >>> d=copy.copy(c) >>> (1855455760,1855455760) >>> c=6 >>> (1855455856,1855455760) >>>
