2018-10-08

递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

🌰：

计算 阶乘 n！=1 x 2 x 3 x ... x n 

用函数 fact （n）表达

fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact (n-1)  x n

👍优点：

定义简单， 逻辑清晰。 理论上所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环逻辑不如递归清晰。

👋缺点：

过深的调用会导致栈溢出。

⚠️ 使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出

解决递归调用栈溢出的方法就是涌过 尾递归优化 ， 事实上尾递归 和循环效果是一样的， 所以 吧循环看成一种特殊的尾递归函数也可以。

尾递归是指， 在函数返回的时候，调用本身， 并且， return 语句不能包含表达式。 这样编译器就可以将 尾递归做优化， 是递归本身无论调用多少次 都使用一个栈帧， 不会出翔帧溢出的情况。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

Python 标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。

 IO 编程

由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由 CPU 这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要 IO 接口。

有两种 IO 模式 ✌️

👆同步 IO 与 异步 IO 

👆第一种是CPU等着，也就是程序暂停执行后续代码，等100M的数据在10秒后写入磁盘，再接着往下执行，这种模式称为同步IO；

✌️另一种方法是CPU不等待，只是告诉磁盘，“您老慢慢写，不着急，我接着干别的事去了”，于是，后续代码可以立刻接着执行，这种模式称为异步IO。

使用异步IO来编写程序性能会远远高于同步IO，但是异步IO的缺点是编程模型复杂。

文件的读写

读文件模式打开文件对象 使用 python 内置 open （） 函数 传入文件名和 标识符即可

打开后， 调用 read（）方法可以一次性读取文件全部内容， python 会把内容读到内存， 用一个 str 对象表示：

⚠️ 由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try ... finally来实现：

最后 调用 close （） 关闭文件 「因为文件对象会占用操作系的资源， 并且操作系统统一时间可以打开文件的数量也是有限的」

由于一直调用太频繁 所以 python 引入了 with 语句 来自动帮助 调用 close 方法

调用 read ( ) 会一次性读取文件的全部内容，如果文件有 10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用 read ( size ) 方法，每次最多读取 size 个字节的内容。另外，调用 readline( ) 可以每次读取一行内容，调用 readlines ( ) 一次读取所有内容并按行返回 list。因此，要根据需要决定怎么调用。

⚠️ 如果文件很小，read ( ) 一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用 read (size) 比较保险；如果是配置文件，调用 readlines( ) 最方便

file-like Object

像 open( ) 函数返回的这种有个 read( ) 方法的对象，在 Python 中统称为 file-like Object。除了 file外，还可以是内存的字节流，网络流，自定义流等等。file-like Objec t不要求从特定类继承，只要写个read( ) 方法就行。

StringIO 就是在内存中创建的 file-like Object，常用作临时缓冲。