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python嵌套函数递归 python嵌套函数例子

IT技术函数

python中在函数中调用另一个函数,这就是函数＿调用？函数调用不必在函数中调用另一个函数，随时都可以 。甚至，你可以只写一句调用某个函数的代码 。
关于python 函数嵌套因为最后python嵌套函数递归的那句return nested 。
tester()()会自动调用它的返回值python嵌套函数递归 ， 而此时的返回值为nestedpython嵌套函数递归，即def nested()这个函数，所以自然而然执行到了里面的print语句 。
python嵌套函数递归你可以试试把最后那就return nested改成其python嵌套函数递归他的如return nestedxxx，再tester()()时就会报错了 。
另外，在python里对于方法ester和nested是没有tester().nested()这种用法的 ， 所以这样输入肯定报错的，如果ester和nested是类(class)的话才有这种写法 。
希望对你有所帮助~~
python中函数嵌套循环语句时 ， return 如何正确使用返回值return
会直接另函数返回，函数就运行结束了，所有该函数体内的代码都不再执行了，所以该函数体内的循环也不可能再继续运行 。
如果你需要让循环继续执行 ， 就不能return函数，而应该选用break或者continue 。
break：跳出所在的当前整个循环 ， 到外层代码继续执行 。
continue：跳出本次循环，从下一个迭代继续运行循环，内层循环执行完毕，外层代码继续运行 。
return：直接返回函数，所有该函数体内的代码（包括循环体）都不会再执行 。
Python嵌套函数和闭包在Python语言中python嵌套函数递归，可以在函数中定义函数 。这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数 。python嵌套函数递归我们来看下面的代码：
上述代码中python嵌套函数递归 ， 定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符 。
我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同 。需要注意的是变量的作用域 ， 在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量 ， 对内部函数inner_func来说则是非局部变量 。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量 。
从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用 ， 就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来 ， 防止外部直接调用 。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护 。这些内部函数只会在这个外层函数中使用 ， 不能被其他函数或模块使用 。
在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量 ， 或者作为函数的返回值 。我们来看下面这个例子 。
在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数 ， 并返回了一个inner_func函数对象 。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数 。
在内部函数inner_func中 ， 使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串 。
接下来 ， 调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello ， 紧接着调用say_hello("Mr. Zhang") ， 输出的结果为：Hello, Mr. Zhang！
同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！
我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用 。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure） 。
那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的 。
__closure__属性是一个元组或者None类型 。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：
函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式 。
嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器 。我们看下面的代码：
在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func 。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性 。
代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:
可见 ， 装饰器@符其实就是上述代码的精简写法 。
通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了 。
python-027-递归-求序列最大值、计算第n个调和数、转换字符到整数 递归python嵌套函数递归，emmmmmmm，拥有一种魅力，接近人python嵌套函数递归的立即思维，容易理解，又不容易理解 。
递归算法的优点： 它使python嵌套函数递归我们能够简洁地利用重复结构呈现诸多问题 。通过使算法描述以递归的方式利用重复结构，python嵌套函数递归我们经常可以避开复杂的案例分析和嵌套循环 。这种算法会得出可读性更强的算法描述，而且十分有效 。
但是 ，递归的使用要根据相应的成本来看，每次递归python解释器都会给一个空间来记录函数活动状态 。但是有时候内存成本很高，有时候将递归算法转为非递归算法是一种好办法 。
当然我们可以换解释器、使用堆栈数据结构等方法，来管理递归的自身嵌套，减小储存的活动信息，来减小内存消耗 。
最近算法学到python嵌套函数递归了递归这一块，写了三个课后习题：
给一个序列S，其中包含n个元素，用递归查找其最大值 。
输出：
调和数：Hn = 11/21/3···1/n
输出：
例如："12345"class 'str'转换为12345class 'int'
输出：
递归分为线性递归、二路递归、多路递归 。
Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域 在前面已经多次提到函数这个概念，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了 。根据需要 ， 用户也可以自定义函数 。
12.1 函数
函数的结构：
def 函数名(参数)：
函数体
return 返回值
例如：数学中的函数f(x)=2x 5在Python中可以定义如下：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：
f(3)
下面给出完整的程序代码：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
res=f(3)
print(res)
运行结果：11
如上例中的x是函数f(x)的参数 ， 有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参） 。
上例中的y是函数f(x)的返回值 。并不是所有的函数都有参数和返回值 。如下面的函数：
def func():
print('此为无参数传递、无返回值的函数')
func()
输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数
可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值 。
函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x2 y2，可用Python语言定义如下：
def f(x,y):
z=x**2 y**2
return z
print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)
输出结果：13
也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法 ， 为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值 。例如：
def f(x,y=3):
z=x**2 y**2
return z
若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：
print(f(2,1))
输出结果为：5
若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺 ， 则y使用默认值：
print(f(2))
输出结果为：13
回调函数，又称函数回调 ， 是将函数作为另一函数的参数 。
例如：
def func(fun,m,n):
fun(m,n)
def f_add(m,n):
print('m n=',m n)
def f_mult(m,n):
print('m*n=',m*n)
func(f_add,2,3)
func(f_mult,2,3)
输出结果：
m n= 5
m*n= 6
在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数 ， 即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点 。
如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型 。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：
def func(*names):
print('今天与会人员有：')
for name in names:
print(name)
func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')
运行后，输出结果为：
今天与会人员有：
张小兵
陈晓梅
李大海
王长江
参数为字典类型，需要在参数前面加上**号 。
def func(**kwargs):
for i in kwargs:
print(i,kwargs[i])
func(a='a1',b='b1',c='c1')
输出结果为：
a a1
b b1
c c1
一个有趣的实例：
def func(x,y,z,*args,**kwargs):
print(x,y,z)
print(args)
print(kwargs)
func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')
输出结果：
a b c # 前三个实参赋给前三个形参
('Python', 'is easy') # *args接收元组数据
{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据
12.2 变量的作用域
变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量 。
局部变量
在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用 。
全局变量
在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用 。
全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问 。
下面通过实例去讨论：
程序1：
a=1 # a为全局变量
def a_add():
print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值
a_add() # 调用函数a_add()
a =1 # 主程序语句，a增加1
print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
这个结果和我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读?。部梢栽谧映绦颍ê┲卸寥?。
程序2：
a=1
def a_add():
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行程序1时出现如下错误提示：
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用 。
从语法上来讲，该程序没有错误 。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a =1就是出错的根源 ， 虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量 。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a =1中的a 是局部变量 ， 而非全局变量） 。
怎样解决这个问题？
程序3：
a=1
def a_add(x):
x =1
return x
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
结果的确是正确的 ， 但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a） 。
程序4：
a=1
def a_add(a):
a =1
return a
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的 。这进一步证实 ， 函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别 。
程序5：
a=1
def a_add():
global a
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a” ， 此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了 。
虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好 。
12.3 函数的递归与嵌套
递归，就是函数调用它自身 。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环 。
以计算阶乘为例：
def func(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*func(n-1) #func( )调用func( )
print(func(5))
运行结果为：120
嵌套，指在函数中调用另外的函数 。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述 。
匿名函数
Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的 。
例如：
程序1：这是一个常规的函数定义和调用 。
def f_add(x,y):
return x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
程序2：使用lambda定义匿名函数 。
f_add=lambda x,y:x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
从上面的代码可以看出 ， 使用lambda仅仅减少了一行代码 。f_add=lambda x,y:x y中的f_add不是变量名，而是函数名 。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( ) 。所以，匿名函数并没有太多的优点 。
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