python函数调用开销 用python调用函数
Python函数调用的问题
分析如下：
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首先调用deco函数，打印三条语句，就是前三条
因为deco函数有返回值，返回的是你传递的参数，也就是myfunc的引用。
第10行的myfunc为你deco函数的返回值，也就是myfunc
第11行调用的myfunc()，其实调用的是deco返回值的函数，也就是你传递的函数的引用。
如有不明白的地方，请继续追问！
python 函数的调用1
1：
简单的函数演示：
这个enumerate 函数挺有意思，用一次就爱不释手，可以自己去敲敲代码感受一下。
2：上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称，加入我新增了一本书，新增完成之后，我需要再show一下目前我有那些书呢?
如果没有函数之前，我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码，但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码，只要再次调用show_book()即可。
再举一个简单的例子，在一个函数内调用另外一个函数，并传递参数
Python怎么设置条件表达式会提高效率
1.把range全部换成xrange
2.生成器，如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。
4.字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用''.join ，还有"%s"%i这样赋值的手段
5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。
6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。
7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多
8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。
--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')
--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange还要比range快。
10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。
Python3：怎么通过递归函数
函数的递归调用
递归问题是一个说简单也简单，说难也有点难理解的问题.我想非常有必要对其做一个总结.
首先理解一下递归的定义，递归就是直接或间接的调用自身.而至于什么时候要用到递归，递归和非递归又有那些区别？又是一个不太容易掌握的问题，更难的是对于递归调用的理解.下面我们就从程序+图形的角度对递归做一个全面的阐述.
我们从常见到的递归问题开始:
1 阶层函数
#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;
}
这是一个递归求阶层函数的实现。很多朋友只是知道该这么实现的，也清楚它是通过不断的递归调用求出的结果.但他们有些不清楚中间发生了些什么.下面我们用图对此做一个清楚的流程:
根据上面这个图，大家可以很清楚的看出来这个函数的执行流程。我们的阶层函数factorial被调用了4次.并且我们可以看出在调用后面的调用中，前面的调用并不退出。他们同时存在内存中。可见这是一件很浪费资源的事情。我们该次的参数是3.如果我们传递10000呢。那结果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型来接收结果别说10000，100就会产生溢出.即使不溢出我想那肯定也是见很浪费资源的事情.我们可以做一个粗略的估计:每次函数调用就单变量所需的内存为:两个int型变量.n和result.在32位机器上占8B.那么10000就需要10001次函数调用.共需10001*8/1024 = 78KB.这只是变量所需的内存空间.其它的函数调用时函数入口地址等仍也需要占用内存空间。可见递归调用产生了一个不小的开销.
2 斐波那契数列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
这个函数递归与上面的那个有些不同.每次调用函数都会引起另外两次的调用.最后将结果逐级返回.
我们可以看出这个递归函数同样在调用后买的函数时，前面的不退出而是在等待后面的结果，最后求出总结果。这就是递归.
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;
}
运行结果:
1
2
3
4
4
3
2
1
该程序中有两个递归函数。传递同样的参数，但他们的输出结果刚好相反。理解这两个函数的调用过程可以很好的帮助我们理解递归:
我想能够把上面三个函数的递归调用过程理解了，你已经把递归调用理解的差不多了.并且从上面的递归调用中我们可以总结出递归的一个规律：他是逐级的调用，而在函数结束的时候是从最后面往前反序的结束.这种方式是很占用资源，也很费时的。但是有的时候使用递归写出来的程序很容易理解，很易读.
为什么使用递归:
1 有时候使用递归写出来的程序很容易理解，很易读.
2 有些问题只有递归能够解决.非递归的方法无法实现.如:汉诺塔.
递归的条件:
并不是说所有的问题都可以使用递归解决，他必须的满足一定的条件。即有一个出口点.也就是说当满足一定条件时，程序可以结束，从而完成递归调用，否则就陷入了无限的递归调用之中了.并且这个条件还要是可达到的.
递归有哪些优点:
易读，容易理解，代码一般比较短.
递归有哪些缺点:
占用内存资源多，费时，效率低下.
因此在我们写程序的时候不要轻易的使用递归，虽然他有他的优点，但是我们要在易读性和空间，效率上多做权衡.一般情况下我们还是使用非递归的方法解决问题.若一个算法非递归解法非常难于理解。我们使用递归也未尝不可.如:二叉树的遍历算法.非递归的算法很难与理解.而相比递归算法就容易理解很多.
对于递归调用的问题，我们在前一段时间写图形学程序时，其中有一个四连同填充算法就是使用递归的方法。结果当要填充的图形稍微大一些时，程序就自动关闭了.这不是一个人的问题，所有人写出来的都是这个问题.当时我们给与的解释就是堆栈溢出。就多次递归调用占用太多的内存资源致使堆栈溢出，程序没有内存资源执行下去，从而被操作系统强制关闭了.这是一个真真切切的例子。所以我们在使用递归的时候需要权衡再三.
新闻名称：python函数调用开销 用python调用函数
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