递归函数的特点：
1，调用自身函数；
2，有一个结束条件；
3，但凡是递归可以写的，循环都可以实现；
4，递归的效率在很多时候会很低；
def f(n): if n == 1: return 1 return n*f(n-1)
斐波那契数列:
#循环实现
def fibo(n):
before=0
after=1
for i in range(n-1):
ret=before+after
before=after
after=ret
return ret
#递归实现
def fibo_new(n):#n可以为零，数列有［0］
if n <= 1:
return n
return(fibo_new(n-1) + fibo_new(n-2))
内置函数:
1， filter(function, sequence) ：
对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item做成一个filter object的迭代器返回。可以看作是过滤函数。
str = [‘a‘, ‘b‘,‘c‘, ‘d‘]
def fun1(s):
if s != ‘a‘:
return s
ret = filter(fun1, str)
print(list(ret))# ret是一个迭代器对象
2，map(function, sequence) ：
对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果组成一个map object迭代器返回.
str = [1, 2,‘a‘, ‘b‘]
def fun2(s):
return s + "alvin"
ret = map(fun2, str)
print(ret) # map object的迭代器
print(list(ret))# [‘aalvin‘, ‘balvin‘, ‘calvin‘, ‘dalvin‘]
3，reduce(function, sequence, starting_value)：
对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用.
from functools import reduce
def add1(x,y):
return x + y
print (reduce(add1, range(1, 101)))
4，lambda
匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。
因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数
#通过Reduce函数加lambda表达式式实现阶乘： from functools import reduce print (reduce(lambda x,y: x*y, range(1,6)))
原文：https://www.cnblogs.com/zzzhao/p/11402853.html