python实用教程（八）：map、reduce、filter、自定义排序函数、装饰器函数和偏函数

import functools from functools import reduce 
# map()是python内置高阶函数，功能是接收一个函数和一个list 
# 把函数f依次作用在list的每一个元素上，得到一个新的list并返回。 
# 例1. 把list的每个元素都做平方并返回
def f(x): 
    return x * x 
print(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5]))) 
print(list(map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4, 5]))) # 利用匿名函数lambda  # 注意：由于list可以包含任意类型的元素，故map()不仅可以处理只包含数值的list # 还可以处理包含任意类型的list，只要传入的函数f能处理该数据类型 
 
# reduce()函数也是python内置高阶函数，接收的参数和map()类似，一个函数f和一个list，但行为有所不同 
# reduce传入的f必须接收两个参数，对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值 
# 例1. 对list中的所有元素求和 
def f(x, y): 
    return x + y
reduce(f, [1, 2, 3, 4, 5]) 
# reduce还可以接收第三个可选参数，作为计算初始值 
# 例2. 对list中所有元素求和，并加上100 
def f(x, y): 
    return x + y 
reduce(f, [1, 2, 3, 4, 5], 100) 

# filter函数是python内置的另一有用的高阶函数，它接收一个函数f和一个list，函数f对每个元素进行判断 
# 返回True或False，filter根据判断结果自动给过滤掉不符合条件的元素，返回又符合条件的元素组成的新list 
# 例1. 从list中删除偶数，保留奇数 
def isOdd(x): 
    return x % 2 == 1  
filter(isOdd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 
# 例2. 删除None或空字符串 
def isNotEmpty(s): 
    return s and len(s.strip()) > 0  
filter(isNotEmpty, ['test', None, '', ' ']) 

# sort()也是高阶函数，可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是：传入两个带比较的元素x,y # 如果x<y则返回-1，x>y则返回1，x=y则返回0 
# 例1. 对list进行排序 
sorted([3, 6, 2, 7, 38, 9]) 
# 例2. 如果我们要实现倒序排序，只需自己编写一个reversedCmp函数 
def reversedCmp(x, y): 
    if x > y: 
        return -1  
    if x < y: 
        return 1  
    return 0  
# sorted([5,3,6,4,1,7],reversedCmp) #python3已经不支持了 print(sorted(['bus','amount','Zero','Ceiling'], key=None)) 

# 装饰器 
def fPrint(f): #装饰器函数  
    def fn(x): 
        print('call '+f.__name__+"()") 
        return f(x) 
    return fn 
def f1(x): 
    return x * x # f1 = fPrint(f1) # 等价于 
@fPrint 
def f1(x): 
    return x*x 
print(f1.__name__) # 可以看到函数名已经不是'f1'，而是@fPrint内部定义的'fn' # 所以对于那些依赖函数名的代码就会失效，而且decorator还改变了函数的__doc__等其他属性 
# 如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的"改造"，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中 def fPrint(f): #装饰器函数  
    @functools.wraps(f) 
    def fn(x): 
        print('call '+f.__name__+"()") 
        return f(x) return fn 
    @fPrint 
    def f1(x): 
        return x*x print(f1.__name__) # 这样函数名就变为'f1'了  
print(f1(2)) 

int('1010101') # 默认是十进制 
int2 = functools.partial(int, base=2) # 利用偏函数设置参数为二进制的新函数 
int2('1010101')