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 python 3 # -*- coding:utf-8 -*- 4 #Author:W-D 5 def sumn(n): 6 if n<=2:#递归结束条件 7 return n 8 else: 9 return (n * sumn(n-1))#调用函数本身 10 print(sumn(10)) 11 结果： 12 3628800 13 14 方法二：for循环实现 15 a=1 16 for i in range(1,11): 17 a=a*i 18 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 python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author:W-D 4 def feola(n1,n2): 5 n3=n1+n2 6 if n1>500:#结束条件为数大于500 7 return 8 print("{}".format(n1))#打印值 9 feola(n2,n3)#自身调用 10 feola(0,1) 11 结果： 12 0 13 1 14 1 15 2 16 3 17 5 18 8 19 13 20 21 21 34 22 55 23 89 24 144 25 233 26 377
| 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 python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author:W-D 4 f=lambda x,y:x+y#匿名函数表达式 5 print(f(3,2))#调用 6 结果： 7 5 8 9 #换个姿势用普通方式定义 10 def my_add(x,y): 11 return x+y 12 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 python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author:W-D 4 import copy 5 a=1 6 b=copy.copy(a) 7 print(a,b) 8 结果： 9 1 1
浅copy
3.深度拷贝：copy模块中的deepcopy方法
如：
1 #/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author:W-D 4 import copy 5 a=1 6 b=copy.deepcopy(a) 7 print(a,b) 8 结果： 9 1 1
深copy
4.查看变量使用的内存地址使用id的方法
如：
1 #/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author:W-D 4 a="WD" 5 print(id(a)) 6 结果： 7 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
1 >>> a=1 2 >>> 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,b 9 (2, 1)#不会影响赋值以后的值 10 >>> c=3 11 >>> import copy 12 >>> d=copy.copy(c)#浅拷贝 13 >>> id(c),id(d) 14 (1855455760, 1855455760)#内存地址一样 15 >>> c=6 16 >>> id(c),id(d) 17 (1855455856, 1855455760)#同赋值 18 >>> c,d 19 (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=5 24 >>> id(c),id(d) 25 (1855455824, 1855455856)#修改不影响初始值 26 >>>
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=a 3 >>> 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,b 9 >>> a="name" 10 >>> import copy 11 >>> 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,b 18 >>> 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)
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=a 3 >>> 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,b 9 (['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3, [4, 5, 6]]) 10 >>> del a,b 11 >>> a=[1,2,3,[7,8,9]] 12 >>> b=a 13 >>> 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,b 19 (['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,b 24 (['N', 2, 3, [7, 'A', 9]], ['N', 2, 3, [7, 'A', 9]])
赋值操作
结果分析：列表的赋值操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 copy 2 >>> 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 >>> a 8 ['A', 2, 3, [4, 5, 6]] 9 >>> b 10 [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 >>> a 15 ['A', 2, 3, 'name'] 16 >>> b 17 [1, 2, 3, [4, 5, 6]] 18 >>> id(a[3]),id(b[3]) 19 (6200208, 17671944)#只影响a 20 >>> del a,b 21 >>> 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 >>> a 29 [1, 2, 3, ['WD', 5, 6]] 30 >>> b 31 [1, 2, 3, ['WD', 5, 6]] 32 >>>
浅copy
结果分析：浅copy，只对外层内存地址做拷贝，拷贝之后的两个列表内存地址不同，两个变量的第二层内存地址相同，修改整个第二层对拷贝后的变量无影响，但修改第二层中的元素的值，会影响拷贝后的值，从内存地址上看就很清晰了。
1 >>> import copy 2 >>> a=[1,2,3,[4,5,6]] 3 >>> b=copy.deepcopy(a)#深copy 4 >>> id(a),id(b) 5 (11337288, 11380360)#外层内存地址不同 6 >>> id(a[3][0]),id(b[3][0]) 7 (1520960048, 1520960048)#内存元素地址相同 8 >>> a[3][0]="WD"#改变a 9 >>> a 10 [1, 2, 3, ['WD', 5, 6]] 11 >>> b 12 [1, 2, 3, [4, 5, 6]] 13 >>> id(a[3][0]),id(b[3][0])#不想影响b 14 (10954040, 1520960048)
深copy（deepcopy）
结果分析：深copy，只对外层内存地址做拷贝，内层地址相同，但是不通的是改变内层中元素的值，并不影响拷贝后的变量，相当于两份独立的数据。
1 >>> a=[1,2,3,[4,5,6]] 2 >>> b=a.copy() 3 >>> id(a),id(b) 4 (17249480, 17249608) 5 >>> a[3][0]="WD" 6 >>> id(a[3][0]),id(b[3][0]) 7 (17245552, 17245552) 8 >>> a 9 [1, 2, 3, ['WD', 5, 6]] 10 >>> b 11 [1, 2, 3, ['WD', 5, 6]]
list中的copy方法
结果分析：从结果上看，list中的列表方法也是浅copy。
4.字典
1 >>> a={'name':'wd','age':22,'msg':{'sex':'man','like':'python'}} 2 >>> b=a 3 >>> id(a),id(b) 4 (6668040, 6668040) 5 >>> id(a['msg']['sex']),id(b['msg']['sex']) 6 (7087752, 7087752) 7 >>> a['msg']['sex']='boy' 8 >>> id(a['msg']['sex']),id(b['msg']['sex']) 9 (7087976, 7087976) 10 >>> a 11 {'msg': {'sex': 'boy', 'like': 'python'}, 'age': 22, 'name': 'wd'} 12 >>> b 13 {'msg': {'sex': 'boy', 'like': 'python'}, 'age': 22, 'name': 'wd'} 14 >>> a['msg']="alex" 15 >>> id(a['msg']),id(b['msg'])#和列表不同修改内层整个变量，也会影响b 16 (7087920, 7087920) 17 >>> a 18 {'msg': 'alex', 'age': 22, 'name': 'wd'} 19 >>> b 20 {'msg': 'alex', 'age': 22, 'name': 'wd'}
赋值操作
结果分析：字典的赋值操作和列表一样，无论修改外层元素还是内层元素，结果都一样，等同于别名。
1 >>> a={'k1':1,'k2':2,'k3':{'name':'wd'}} 2 >>> import copy 3 >>> b=copy.copy(a)#浅copy 4 >>> id(a),id(b) 5 (6799112, 7224648) 6 >>> id(a['k2']),id(b['k2']#第二层内存地址相同 7 (1509229040, 1509229040) 8 >>> id(a['k1']),id(b['k1']) 9 (1509229008, 1509229008) 10 >>> a['k1']='AA'#修改第二层整个变量只会影响a 11 >>> id(a['k1']),id(b['k1']) 12 (7218656, 1509229008) 13 >>> a 14 {'k1': 'AA', 'k3': {'name': 'wd'}, 'k2': 2} 15 >>> b 16 {'k1': 1, 'k3': {'name': 'wd'}, 'k2': 2} 17 >>> id(a['k3']['name']),id(b['k3']['name'])#第二层内存地址相同 18 (7218600, 7218600) 19 >>> a['k3']['name']='alex' 20 >>> id(a['k3']['name']),id(b['k3']['name'])#修改第二层中的变量的值影响b 21 (7219272, 7219272) 22 >>> a 23 {'k1': 'AA', 'k3': {'name': 'alex'}, 'k2': 2} 24 >>> b 25 {'k1': 1, 'k3': {'name': 'alex'}, 'k2': 2} 26 >>>
浅copy
结果分析：字典的浅拷贝和列表一样，使用copy方法拷贝字典后，a,b字典外层内存地址不同，第二层内存地址相同，修改a字典中整个第二层变量不会影响b字典，修改a字典中第二层中的元素的时候，会影响b字典。
1 >>> a={'m1':1,'m2':2,'m3':{'name':'WD'}} 2 >>> import copy 3 >>> b=copy.deepcopy(a)#深copy 4 >>> id(a),id(b) 5 (10534664, 17276488)#外层内存地址不同 6 >>> id(a['m1']),id(b['m1']) 7 (1528037840, 1528037840)#内层地址相同 8 >>> a['m1']='AA' 9 >>> id(a['m1']),id(b['m1']) 10 (17318552, 1528037840) 11 >>> a 12 {'m3': {'name': 'WD'}, 'm1': 'AA', 'm2': 2} 13 >>> b 14 {'m3': {'name': 'WD'}, 'm1': 1, 'm2': 2} 15 >>> a['m3']['name']='alex' 16 >>> a 17 {'m3': {'name': 'alex'}, 'm1': 'AA', 'm2': 2}#改变a互不影响 18 >>> b 19 {'m3': {'name': 'WD'}, 'm1': 1, 'm2': 2} 20 >>>
深copy(deepcopy)
结果分析：字典的深copy和列表相同，相当于两份独立的数据。
1 >>> a={'m1':1,'m2':2,'m3':{'name':'WD'}} 2 >>> b=a.copy() 3 >>> id(a),id(b) 4 (6668040, 16882632) 5 >>> a['m1']="AA" 6 >>> a 7 {'m1': 'AA', 'm3': {'name': 'WD'}, 'm2': 2} 8 >>> b 9 {'m1': 1, 'm3': {'name': 'WD'}, 'm2': 2} 10 >>> a['m3']['name']="alex" 11 >>> a 12 {'m1': 'AA', 'm3': {'name': 'alex'}, 'm2': 2} 13 >>> b 14 {'m1': 1, 'm3': {'name': 'alex'}, 'm2': 2} 15 >>>
字典的copy方法
结果分析：字典的copy方法也相当于浅copy。
总结：
1.对于数字、字符串这些“简单的”数据类型，赋值、深copy、浅copy都一样，并且随意修改其中一个变量，并不影响另一个变量的值。
2.对于列表、字典这些“复杂”的数据类型，赋值操作相当于给变量取了别名，修改变量里的内容，都会改变，修改整个变量则无影响；浅copy和copy方法结果相同，对外层进行拷贝，修改第一层的元素相互不会影响，当列表或者字典中嵌套了列表或字典，修改嵌套的列表或者字典（也可以叫做第二层中的元素）导致两个变量都会改变；深copy相当于复制两份互不影响的数据。
使用建议：
1.对于数字、字符串类型可以随心所遇，对于字典、列表如果想得到两份不同的数据，建议使用copy.deepcopy的方法。
原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/12465.html