原标题：Python知识点总结篇（四）

原文来自：博客园      原文链接：https://www.cnblogs.com/cunyu1943/p/11606036.html

递归

• 特性

• 必须有明确的结束条件；

• 每进入深一层递归，问题规模比上层应有所减少；

• 递归效率不高，层次更多会导致栈溢出；

def calc(n):
    print(n)    if n // 2 > 0:        return calc(n // 2)
calc(10)

函数式编程

• 计算机：在计算机层面，CPU执行的是加减乘除以及各种判断和跳转指令代码，因而汇编是最贴近计算机的语言，越接近计算机底层的语言执行效率越高；

• 计算：指数学意义上的计算，越抽象的计算，离计算机硬件越远，效率越低；

• 定义：一种抽象程度极高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，故对于一个函数，只要输入确定，输出就确定，函数式编程是一种讨论如何编程的方法论，主要思想是把运算过程尽量集成一系列嵌套的函数调用；

高阶函数

• 定义：把其他函数作为参数的函数叫做高阶函数；

def add(x, y, func):    return func(x) * func(y)
result = add(4, 8, abs)
print(result)

修饰器

• 原则：

• 不能修改被装修函数的源代码；

• 不能修改被装饰函数的调用方式；

# --*--coding:utf-8--*--#! /usr/bin/python3user, passwd = 'k', '12345'def auth(func):    def wrapper(*args, **kwargs):
        username = input('username:').strip()
        password = input('passwd:').strip()        if user == username and passwd == password:
            print('passed')
            func(*args, **kwargs)        else:
            exit('Invalid username or password.')    return wrapperdef index():
    print('welcomt to index page')@authdef home():
    print('welcome to home page')@authdef bbs():
    print('welcomt to bbs page')

index()
home()
bbs()

迭代器与生成器

• 生成器：generator，列表元素按某种算法推算而出，一边循环一边计算的机制，称为生成器，只有在调用时才产生相应数据；

• 直接作用域for循环的对象称为可迭代对象，Iterable，使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象，可用于for循环的数据类型有 以下两类：

• 集合数据类型：list、tuple、dict、set、str等

• generator，包括生成器和带yield的可迭代对象；

• 迭代器： 可以别next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，他们表示一个惰性计算的序列，Iterator；

• 生成对象都是迭代器对象，list、dict、str虽然是可迭代对象，但却不是迭代器，使用iter()函数可将他们从迭代对象转换为迭代器；

json和pickle数据序列化

# json序列化与反序列化import json
info = {    'name':'k',    'age':22    'sex':'男'}# 序列化f = open('test.txt', 'w')
f.write(json.dumps(info))# 反序列化f = open('test.txt', 'r')
data = json.loads(f.read())
print(data['sex'])
f.close()

# pickle序列化与反序列化import pickle
info = {    'name':'k',    'age':22
    'sex':'男'}# 序列化f = open('test.txt', 'wb')
f.write(pickle.dumps(info)) #与下一句作用相同   pickle.dump(info, f)# 反序列化f = open('test.txt', 'rb')
data = pickle.loads(f.read())
print(data['sex'])
f.close()

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