递归函数和匿名函数
# 一、递归
## 1.1 递归的应用场景
递归是一种编程思想，应用场景：
1. 在我们日常开发中，如果要遍历一个文件夹下面所有的文件，通常会使用递归来实现；
2. 在后续的算法课程中，很多算法都离不开递归，例如：快速排序。
### 1.1.1 递归的特点
- 函数内部自己调用自己
- 必须有出口
## 1.2 应用：3以内数字累加和
- 代码
```python
# 3 + 2 + 1
def sum_numbers(num):
# 1.如果是1，直接返回1 -- 出口
if num == 1:
return 1
# 2.如果不是1，重复执行累加并返回结果
return num + sum_numbers(num-1)
sum_result = sum_numbers(3)
# 输出结果为6
print(sum_result)
```
# 二、lambda 表达式
## 2.1 lambda的应用场景
如果一个函数有一个返回值，并且只有一句代码，可以使用 lambda简化。
## 2.2 lambda语法
```python
lambda 参数列表 ： 表达式
```
> 注意
- lambda表达式的参数可有可无，函数的参数在lambda表达式中完全适用。
- lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。
### 快速入门
```python
# 函数
def fn1():
return 200
print(fn1)
print(fn1())
# lambda表达式
fn2 = lambda: 100
print(fn2)
print(fn2())
```
> 注意：直接打印lambda表达式，输出的是此lambda的内存地址
## 2.3 示例：计算a + b
### 2.3.1 函数实现
```python
def add(a, b):
return a + b
result = add(1, 2)
print(result)
```
> 思考：需求简单，是否代码多？
### 2.3.2 lambda实现
```python
fn1 = lambda a, b: a + b
print(fn1(1, 2))
```
## 2.4 lambda的参数形式
### 2.4.1.无参数
```python
fn1 = lambda: 100
print(fn1())
```
### 2.4.2.一个参数
```python
fn1 = lambda a: a
print(fn1('hello world'))
```
### 2.4.3.默认参数
```python
fn1 = lambda a, b, c=100: a + b + c
print(fn1(10, 20))
```
### 2.4.4.可变参数：*args
```python
fn1 = lambda *args: args
print(fn1(10, 20, 30))
```
> 注意：这里的可变参数传入到lambda之后，返回值为元组。
### 2.4.5.可变参数：**kwargs
```python
fn1 = lambda **kwargs: kwargs
print(fn1(name='python', age=20))
```
## 2.5 lambda的应用
### 2.5.1. 带判断的lambda
```python
fn1 = lambda a, b: a if a > b else b
print(fn1(1000, 500))
```
### 2.5.2. 列表数据按字典key的值排序
```python
students = [
{'name': 'TOM', 'age': 20},
{'name': 'ROSE', 'age': 19},
{'name': 'Jack', 'age': 22}
]
# 按name值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)
# 按name值降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)
# 按age值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)
```
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