什么是函数递归：
函数递归调用是一种特殊的嵌套调用，在调用一个函数的过程中，又直接或间接地调用了该函数本身。
其中，函数的递归有明确的结束条件，不能无限制的调用，否则会撑破内存，在Python中限定递归最多调用1000层。
1000层这个值是大概的数值，这个数值可以通过Python内置的功能进行更改。
递归必须要有两个明确的阶段：
递推：一层层递归调用下去，强调每次进入下一次递归，问题规模都在减小
回溯：递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件时结束递推，开始一层层回溯
其中，递归的精髓在于通过不断的重复逼近一个最终结果。
循环（while）能做的，递归都可以，为什么还要递归？
因为相较于循环，递归无须确定循环次数，只需确定结束条件。
举个例子，递归的应用：
二分法：
有个从小到大排列对的列表，判断某个值是否在里面。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 nums = [ 1 , 3 , 7 , 11 , 22 , 34 , 55 , 78 , 111 , 115 , 137 , 149 , 246 , 312 ] def search(search_num,nums): print (nums) if len (nums) = = 0 : print ( 'not exists' ) return mid_index = len (nums) / / 2 if search_num>nums[mid_index]: nums = nums[mid_index + 1 :] search(search_num,nums) elif search_num<nums[mid_index]: nums = nums[:mid_index] else : print ( 'find it' ) search( 31 ,nums)有名函数：基于函数名重复使用
匿名函数：没有绑定名字的下场就是使用一次就被回收了。
定义：
lambda x,y: x+y
其中冒号后面的值就相当于有名函数里的return 后面的值
res=( lambda x,y: x+y)(1,2)
max 工作原理：
1、首先将可迭代对象变成迭代器对象
2、res=next（迭代器对象）将res当作参数传给key指定的函数，然后将该函数的返回值当成判断的依据。
map的工作原理：
1、首先将可迭代对象变成迭代器对象
2、res=next（迭代器对象）将res当作参数传给第一参数指定的函数，然后将该函数的返回值当成结果之一
filter工作原理：
1、首先将可迭代对象变成迭代器对象
2、res=next（迭代器对象）将res当作参数传给第一个参数指定的函数，然后filter会判断函数的返回值的真假，如果为真则留下res
1、
res='你好’.encode('utf-8')
res=bytes('你好’，encoding='utf-8')
2、
参考ASCII码将数字转成对应的字符
print(chr(65)) #'A'
参考ASCII码将字符转成对应的数字
print(ord('a')) #97
3、
将两个数进行取模运算，得到商和余数
print(divmod(10,3)) #(3, 1)
4、
l=['a','b','c'] #枚举for item in enumerate(l):print(item)
5、
l='[1,2,3]' #将字符串中的东西拿出了执行一遍l1=eval(l)print(l1,type(l1))print(l1[0])
6、
print(round(3.3)) #四舍五入
7、
print(sum(range(101))) #求和
8、
将字符串变成模块名
module=input('请输入你要导入的模块名>>: ').strip() #module='asdfsadf'm=__import__(module)print(m.time())
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