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。

   def fact(x):

   if x ==1:
       return 1
   return x * fact(x-1)


print(fact(3))    //输出6 = 2*2*2

使用递归函数需要防范栈溢出，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。

    def fact(x):
    
       if x ==1:
           return 1
       return x * fact(x-1)
    
    
    print(fact(1000))

```    
报错

```python

    /Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/venv/bin/python /Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py
    Traceback (most recent call last):
      File "/Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py", line 80, in <module>
        print(fact(1000))
      File "/Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py", line 77, in fact
        return x * fact(x-1)
      File "/Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py", line 77, in fact
        return x * fact(x-1)
      File "/Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py", line 77, in fact
        return x * fact(x-1)
      [Previous line repeated 994 more times]
      File "/Users/wenjun/PycharmProjects/python2018/day01/defdemo.py", line 75, in fact
        if x ==1:
    RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

def fact(n):

  return fact_iter(n,1)

def fact_iter(num,product):

    if num == 1:
        return product
    return fact_iter(num-1,num*product)


print(fact_iter(2,120))

匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。


print(list(map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

输出


[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

    def f(x):
        return x * x
 ```   

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

```python
    >>> f = lambda x: x*x
    >>> f
    <function <lambda> at 0x101bcbe18>
    >>> f(5)
    25

文章作者：阿文

文章链接： https://www.awen.me/post/14664.html

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