python函数用法（二）
1. 递归函数
递归函数是调用自身的函数。递归在解决某些问题时非常有用，如计算阶乘、遍历树形结构等。
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def factorial(n): |
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"""This function calculates the factorial of a number.""" |
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if n == 0: |
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return 1 |
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else: |
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return n * factorial(n - 1) |
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print(factorial(5)) # 输出：120 |
2. 生成器函数
生成器函数是一种特殊的函数，它使用yield关键字而不是return来返回值。生成器函数返回一个迭代器，可以在需要时逐个产生值，而不是一次性计算所有值并返回它们。这对于处理大量数据或无限序列非常有用。
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def square_numbers(n): |
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"""This generator function yields squares of numbers up to n.""" |
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for i in range(n): |
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yield i ** 2 |
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# 创建一个生成器对象 |
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squares = square_numbers(5) |
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# 遍历生成器对象，打印每个值 |
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for square in squares: |
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print(square) |
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3. 装饰器函数
装饰器是Python中一个高级功能，它允许你修改或增强函数的行为，而无需修改函数本身的代码。装饰器本质上是一个接受函数作为参数的可调用对象（通常是另一个函数），并返回一个新函数。
下面是一个简单的装饰器示例，它用于记录函数执行的时间：
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import time |
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def timing_decorator(func): |
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"""This decorator measures the execution time of a function.""" |
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def wrapper(*args, **kwargs): |
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start_time = time.time() |
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result = func(*args, **kwargs) |
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end_time = time.time() |
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print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.6f} seconds to execute.") |
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return result |
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return wrapper |
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@timing_decorator |
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def slow_function(): |
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"""A slow function that we want to measure the execution time of.""" |
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time.sleep(2) # Simulate a slow operation |
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return "Done" |
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# 调用被装饰的函数 |
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slow_function() |
在上面的例子中，@timing_decorator是装饰器的语法糖，它等价于slow_function = timing_decorator(slow_function)。当调用slow_function时，实际上调用的是wrapper函数，它在执行原函数前后添加了时间测量代码。
