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Python函數(shù)調(diào)用的問題
分析如下：
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首先調(diào)用deco函數(shù)，打印三條語句，就是前三條
因?yàn)閐eco函數(shù)有返回值，返回的是你傳遞的參數(shù)，也就是myfunc的引用。
第10行的myfunc為你deco函數(shù)的返回值，也就是myfunc
第11行調(diào)用的myfunc()，其實(shí)調(diào)用的是deco返回值的函數(shù)，也就是你傳遞的函數(shù)的引用。
如有不明白的地方，請(qǐng)繼續(xù)追問！
python 函數(shù)的調(diào)用1
1：
簡單的函數(shù)演示：
這個(gè)enumerate 函數(shù)挺有意思，用一次就愛不釋手，可以自己去敲敲代碼感受一下。
2：上面僅僅是簡單的一個(gè)展示已經(jīng)存在的書籍名稱，加入我新增了一本書，新增完成之后，我需要再show一下目前我有那些書呢?
如果沒有函數(shù)之前，我們肯定需要再次執(zhí)行一遍所有有關(guān)print的代碼，但是函數(shù)的功能就是讓我們減少重復(fù)冗余的代碼，只要再次調(diào)用show_book()即可。
再舉一個(gè)簡單的例子，在一個(gè)函數(shù)內(nèi)調(diào)用另外一個(gè)函數(shù)，并傳遞參數(shù)
Python怎么設(shè)置條件表達(dá)式會(huì)提高效率
1.把range全部換成xrange
2.生成器，如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco庫，提高函數(shù)和類的運(yùn)行效率。
4.字符串拼接：盡量少用“+”的方式，而采用''.join ，還有"%s"%i這樣賦值的手段
5.函數(shù)的開銷很大。盡量把循環(huán)放在函數(shù)內(nèi)進(jìn)行。而不要讓每次迭代都調(diào)用函數(shù)。
6.“前提工作”先做好，比如該賦值，該拼接的，然后再引入到函數(shù)中，或者進(jìn)行下面的循環(huán)。
7.盡量使用內(nèi)置方法，因?yàn)閮?nèi)置的是C寫的，效率肯定高很多
8.每當(dāng)要對(duì)序列中的內(nèi)容進(jìn)行循環(huán)處理時(shí)，就應(yīng)當(dāng)嘗試用列表解析來代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.學(xué)會(huì)使用itertools模塊。當(dāng)python中添加了迭代器后，就為常見模式提供了一個(gè)新的模塊，因?yàn)樗且訡語言編寫，所以提供了最高效的迭代器。
--多記錄一些。列表，字符串，字典，xrange,類文件對(duì)象，這些都是可迭代對(duì)象，換句話說，都可以直接用在for循環(huán)中進(jìn)行迭代，如for item in open('1.txt')
--直接使用速度會(huì)快。另外，我對(duì)比了itertools里工具和xrange，比如都循環(huán)100000次打印數(shù)字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange還要比range快。
10.用列表解析取代for循環(huán)。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收機(jī)制，會(huì)對(duì)列表的操作有重大影響，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在數(shù)據(jù)載入模塊前gc.disable（）,結(jié)束后再gc.enable()。
Python3：怎么通過遞歸函數(shù)
函數(shù)的遞歸調(diào)用
遞歸問題是一個(gè)說簡單也簡單，說難也有點(diǎn)難理解的問題.我想非常有必要對(duì)其做一個(gè)總結(jié).
首先理解一下遞歸的定義，遞歸就是直接或間接的調(diào)用自身.而至于什么時(shí)候要用到遞歸，遞歸和非遞歸又有那些區(qū)別？又是一個(gè)不太容易掌握的問題，更難的是對(duì)于遞歸調(diào)用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對(duì)遞歸做一個(gè)全面的闡述.
我們從常見到的遞歸問題開始:
1 階層函數(shù)
#include iostream
using namespace std;
int factorial(int n)
{
if (n == 0)
{
return 1;
}
else
{
int result = factorial(n-1);
return n * result;
}
}
int main()
{
int x = factorial(3);
cout x endl;
return 0;
}
這是一個(gè)遞歸求階層函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。很多朋友只是知道該這么實(shí)現(xiàn)的，也清楚它是通過不斷的遞歸調(diào)用求出的結(jié)果.但他們有些不清楚中間發(fā)生了些什么.下面我們用圖對(duì)此做一個(gè)清楚的流程:
根據(jù)上面這個(gè)圖，大家可以很清楚的看出來這個(gè)函數(shù)的執(zhí)行流程。我們的階層函數(shù)factorial被調(diào)用了4次.并且我們可以看出在調(diào)用后面的調(diào)用中，前面的調(diào)用并不退出。他們同時(shí)存在內(nèi)存中。可見這是一件很浪費(fèi)資源的事情。我們?cè)摯蔚膮?shù)是3.如果我們傳遞10000呢。那結(jié)果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來接收結(jié)果別說10000，100就會(huì)產(chǎn)生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見很浪費(fèi)資源的事情.我們可以做一個(gè)粗略的估計(jì):每次函數(shù)調(diào)用就單變量所需的內(nèi)存為:兩個(gè)int型變量.n和result.在32位機(jī)器上占8B.那么10000就需要10001次函數(shù)調(diào)用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內(nèi)存空間.其它的函數(shù)調(diào)用時(shí)函數(shù)入口地址等仍也需要占用內(nèi)存空間?？梢娺f歸調(diào)用產(chǎn)生了一個(gè)不小的開銷.
2 斐波那契數(shù)列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
這個(gè)函數(shù)遞歸與上面的那個(gè)有些不同.每次調(diào)用函數(shù)都會(huì)引起另外兩次的調(diào)用.最后將結(jié)果逐級(jí)返回.
我們可以看出這個(gè)遞歸函數(shù)同樣在調(diào)用后買的函數(shù)時(shí)，前面的不退出而是在等待后面的結(jié)果，最后求出總結(jié)果。這就是遞歸.
3
#include iostream
using namespace std;
void recursiveFunction1(int num)
{
if (num 5)
{
cout num endl;
recursiveFunction1(num+1);
}
}
void recursiveFunction2(int num)
{
if (num 5)
{
recursiveFunction2(num+1);
cout num endl;
}
}
int main()
{
recursiveFunction1(0);
recursiveFunction2(0);
return 0;
}
運(yùn)行結(jié)果:
1
2
3
4
4
3
2
1
該程序中有兩個(gè)遞歸函數(shù)。傳遞同樣的參數(shù)，但他們的輸出結(jié)果剛好相反。理解這兩個(gè)函數(shù)的調(diào)用過程可以很好的幫助我們理解遞歸:
我想能夠把上面三個(gè)函數(shù)的遞歸調(diào)用過程理解了，你已經(jīng)把遞歸調(diào)用理解的差不多了.并且從上面的遞歸調(diào)用中我們可以總結(jié)出遞歸的一個(gè)規(guī)律：他是逐級(jí)的調(diào)用，而在函數(shù)結(jié)束的時(shí)候是從最后面往前反序的結(jié)束.這種方式是很占用資源，也很費(fèi)時(shí)的。但是有的時(shí)候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.
為什么使用遞歸:
1 有時(shí)候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.
2 有些問題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無法實(shí)現(xiàn).如:漢諾塔.
遞歸的條件:
并不是說所有的問題都可以使用遞歸解決，他必須的滿足一定的條件。即有一個(gè)出口點(diǎn).也就是說當(dāng)滿足一定條件時(shí)，程序可以結(jié)束，從而完成遞歸調(diào)用，否則就陷入了無限的遞歸調(diào)用之中了.并且這個(gè)條件還要是可達(dá)到的.
遞歸有哪些優(yōu)點(diǎn):
易讀，容易理解，代碼一般比較短.
遞歸有哪些缺點(diǎn):
占用內(nèi)存資源多，費(fèi)時(shí)，效率低下.
因此在我們寫程序的時(shí)候不要輕易的使用遞歸，雖然他有他的優(yōu)點(diǎn)，但是我們要在易讀性和空間，效率上多做權(quán)衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問題.若一個(gè)算法非遞歸解法非常難于理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.
對(duì)于遞歸調(diào)用的問題，我們?cè)谇耙欢螘r(shí)間寫圖形學(xué)程序時(shí)，其中有一個(gè)四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結(jié)果當(dāng)要填充的圖形稍微大一些時(shí)，程序就自動(dòng)關(guān)閉了.這不是一個(gè)人的問題，所有人寫出來的都是這個(gè)問題.當(dāng)時(shí)我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調(diào)用占用太多的內(nèi)存資源致使堆棧溢出，程序沒有內(nèi)存資源執(zhí)行下去，從而被操作系統(tǒng)強(qiáng)制關(guān)閉了.這是一個(gè)真真切切的例子。所以我們?cè)谑褂眠f歸的時(shí)候需要權(quán)衡再三.
網(wǎng)站題目：python函數(shù)調(diào)用開銷 用python調(diào)用函數(shù)
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