注：本文主要轉載自廖雪峯的python教程,部分內容由自己編寫。
一、函數
（1）遞歸函數
定義：如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。
舉個例子，我們來計算階乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函數fact(n)表示，可以看出：
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以，fact(n)可以表示爲n
x fact(n-1)，只有n=1時需要特殊處理。
於是，fact(n)用遞歸的方式寫出來就是：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
遞歸函數的優點是定義簡單，邏輯清晰。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。
二、高級特性
1、切片
L[1:3]
L[:3]L[-2:-1]
L[-2:]實操：
切片操作十分有用。我們先創建一個0-99的數列：
>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
可以通過切片輕鬆取出某一段數列。比如前10個數：
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
後10個數：
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
前11-20個數：
>>> L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
後第2-第11個數：L[-11:-1]
前10個數，每兩個取一個：
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
所有數，每5個取一個：
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
甚至什麼都不寫，只寫[:]就可以原樣複製一個list：
>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]tuple也是一種list，唯一區別是tuple不可變。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的結果仍是tuple：
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字符串'xxx'也可以看成是一種list，每個元素就是一個字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作結果仍是字符串：
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'2、迭代
只要作用於一個可迭代對象，for循環就可以正常運行，而我們不太關心該對象究竟是list還是其他數據類型。
迭代：for ... in ...
可迭代對象（不一定要有下標）：list、turple、dict、字符串
對於dict來說，默認情況下迭代的是key值。如果想迭代的是value值，可以使用 【for value in d.values():】。如果要同時迭代key和value值，則要【for key,value in d.items():】
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
... print(key)
...
a
c
b
由於字符串也是可迭代對象，因此，也可以作用於for循環：
>>> for ch in 'ABC':
... print(ch)
...
A
B
C
from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代，還可檢驗元組：isinstance((1,2,3),Iterable)---True
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整數是否可迭代
False用 enumerate函數來迭代list的i和value值
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 Cfor循環裏，同時引用了兩個變量，在Python裏是很常見的。如：
for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
... print(x, y)
...
1 1
2 4
3 93、列表生成式
列表生成式：單層循環，雙層循環，條件過濾
L1 = ['Hello','World',18,'Apple',None]L2 = ???
期待輸出: ['hello','world','apple']
代碼：
In [46]:L1 = ['Hello','World',18,'Apple',None]
In [47]:L2 = [s for s in L1 if isinstance(s,str)]
In
[48]: print (L2)['Hello','World','Apple']
疑惑：
字典是否可以有生成式？
4、生成器（generator）
一邊循環一邊計算的叫生成器。
類型：list生成器【用（）代替[]的列表生成式格式便可生成】、yield函數形式
5、迭代器
可用於for循環（list，turple，dict，s，生成器等）的都是Iterable
可用於next（）函數並不斷返回下一個值的是Iterator
但Iterable可通過調用Iter（）函數來獲得一個Iterator
6、高階函數（函數式編程）
（1）lambda：
格式：
lambda 參數：返回值
eg：f=lambda x:x+2
適用場景：可用於定義簡單函數，提高效率
（2）map/reduce
map示例：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']>>> b=list(map(lambda x:x+2,a)) #其中，a=[1,2,3]reduce ：用於遞歸計算。（適用reduce函數須從functools庫中調用）
PS:最後的調用是
再看reduce的用法。reduce把一個函數作用在一個序列[x1,
x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
示例 1/2：比方說對一個序列求和，就可以用reduce實現：
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25from functools import reduce
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s)) #將字符串形式變爲整數形式輸出：135
示例3：
reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))
（2）filter函數
filter()函數是一個過濾器。
示例1：
b=list(filter(lambda x:x>5 and x<8,range（10）））
使用filter函數首先需要一個返回值爲bool型的函數，如lambda x:x>5 and x<8定義了一個函數來判斷，結果可以是true、false兩種，最後再把挑出的true的元素組成列表。