函数的产生可以使代码可以重复使用。

递归的产生可以 使函数重复使用自己，但是python默认递归的深度为1000，这个深度是可以修改的。

自己理解：递归虽然可以重复使用但是，需要设置一个条件，这个条件就是使递归跳出循环的。

def age(n):    if n == 1:        return 40    return age(n-1)+2

 递归进行二分查找：

def find(lst,aim):  #这种算法可以在查找的值存在的情况下，不会报错，但是在，查找不    存在的值时，就会报错。    mid = len(lst)//2    if aim > lst[mid]:        find(lst[mid+1:],aim)    elif aim < lst[mid]:        find(lst[:mid],aim)    else:print(aim,mid)find(ls,66)    #现在的方法可以解决，查找如果不存在的值不报错def find(lst,aim):    mid = len(lst)//2    if mid:        if aim > lst[mid]:            find(lst[mid+1:],aim)        elif aim < lst[mid]:            find(lst[:mid],aim)        else:print(aim,mid)    else:print("你查找的值不存在")find(ls,66)

 如何在二分查找的时候知道索引值

函数参数，如果在不确定用户是否传值的情况下，可以使用默认参数，None

递归时，列表，所以要先判断 开始值小于结束值

 

递归进阶：

　　需要在原装饰器的基础上增加一个函数，为了把函数传进去。目的是为了装饰器内部使用一定的外部条件，带参数的装饰器。

　　两种方式：返回装饰器内部的值：第一种：全局变量，第二种：写入到文件里   第三种：写入到数据库

　　同一个函数被两个装饰器装饰：先执行第一个装饰器的第一个语句，然后执行第二个装饰器的全部。

　　

def wrapper1(func):    def inner1(*args,**kwargs):        print('in wrapper 1,before')        ret = func(*args,**kwargs)   #qqxing        print('in wrapper 1,after')        return ret    return inner1def wrapper2(func):     #inner1    def inner2(*args,**kwargs):        print('in wrapper 2,before')        ret = func(*args,**kwargs)   #inner1        print('in wrapper 2,after')        return ret    return inner2@wrapper2 #wrapper2 = wrapper2(inner1)@wrapper1def qqxing():   #qqxing = @wrapper1(qqxing)    print('qqxing')qqxing()    #inner2

 递归的特性

 递归的最大深度——997

def foo(n):    print(n)    n += 1    foo(n)foo(1)

由此我们可以看出，未报错之前能看到的最大数字就是997.当然了，997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它：

import sysprint(sys.setrecursionlimit(100000))

三级菜单使用递归实现

menu = {    '北京': {        '海淀': {            '五道口': {                'soho': {},                '网易': {},                'google': {}            },            '中关村': {                '爱奇艺': {},                '汽车之家': {},                'youku': {},            },            '上地': {                '百度': {},            },        },        '昌平': {            '沙河': {                '老男孩': {},                '北航': {},            },            '天通苑': {},            '回龙观': {},        },        '朝阳': {},        '东城': {},    },    '上海': {        '闵行': {            "人民广场": {                '炸鸡店': {}            }        },        '闸北': {            '火车战': {                '携程': {}            }        },        '浦东': {},    },    '山东': {},}menu

l = [menu]while l:    for key in l[-1]:print(key)    k = input('input>>').strip()   # 北京    if k in l[-1].keys() and l[-1][k]:l.append(l[-1][k])    elif k == 'b':l.pop()    elif k == 'q':break

递归函数与二分查找算法

 

l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 如果这样，假如我要找的数比列表中间的数还大，是不是我直接在列表的后半边找就行了？

简单版二分法

l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]def func(l,aim):    mid = (len(l)-1)//2    if l:        if aim > l[mid]:            func(l[mid+1:],aim)        elif aim < l[mid]:            func(l[:mid],aim)        elif aim == l[mid]:            print("bingo",mid)    else:        print('找不到')func(l,66)func(l,6)

升级版二分法

def search(num,l,start=None,end=None):    start = start if start else 0    end = end if end else len(l) - 1    mid = (end - start)//2 + start    if start > end:        return None    elif l[mid] > num :        return search(num,l,start,mid-1)    elif l[mid] < num:        return search(num,l,mid+1,end)    elif l[mid] == num:        return mid

 反射

什么是反射

反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。

反射原理

通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象（都可以使用反射）

四个可以实现自省的函数

下列方法适用于类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象

hasattr、getattr、setattr、delattr

class Foo:    f = '类的静态变量'    def __init__(self,name,age):        self.name=name        self.age=age    def say_hi(self):        print('hi,%s'%self.name)obj=Foo('egon',73)#检测是否含有某属性print(hasattr(obj,'name'))print(hasattr(obj,'say_hi'))#获取属性n=getattr(obj,'name')print(n)func=getattr(obj,'say_hi')func()print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错#设置属性setattr(obj,'sb',True)setattr(obj,'show_name',lambda self:self.name+'sb')print(obj.__dict__)print(obj.show_name(obj))#删除属性delattr(obj,'age')delattr(obj,'show_name')delattr(obj,'show_name111')#不存在,则报错print(obj.__dict__)

class Foo(object):     staticField = "old boy"     def __init__(self):        self.name = 'wupeiqi'     def func(self):        return 'func'     @staticmethod    def bar():        return 'bar' print getattr(Foo, 'staticField')print getattr(Foo, 'func')print getattr(Foo, 'bar')

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import sysdef s1():    print 's1'def s2():    print 's2'this_module = sys.modules[__name__]hasattr(this_module, 's1')getattr(this_module, 's2')

导入其他模块，利用反射查找该模块是否存在某个方法

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-def test():    print('from the test')

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- """程序目录：    module_test.py    index.py 当前文件：    index.py"""import module_test as obj#obj.test()print(hasattr(obj,'test'))getattr(obj,'test')()