初学Python 8 高阶函数

最新推荐文章于 2025-08-14 23:16:11 发布

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本文深入探讨了Python中的高阶函数概念，包括map、reduce、filter等函数的应用及原理，并介绍了如何利用这些函数进行高效的数据处理。此外，还讨论了闭包、装饰器和偏函数等高级主题。

Python中的高阶函数是指，以函数作为另一个函数的参数。
map：
接受两个参数，一个函数，一个iterable，将函数依次作用到序列的每个元素，并把写过作为新的iterator返回。
这里的r就是一个iterator（迭代器）

>>> def f(x):
      return x*x
>>> r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 
>>> r
<map object at 0x05518C30>
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> list(map(str,[1,3,4,5,6]))  //把数字转化为字符串     
['1', '3', '4', '5', '6']
>>>

reduce：
把一个函数作用在一个序列上。必须接收两个参数，依次作用于序列中的一个或多个元素，并把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
效果如同：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> from functools import reduce
>>> def add(x,y):
      return x+y
>>> reduce(add,[1,3,5,7,9])
25
>>> def func(x,y):
      return x*10+y
>>> reduce(func,[1,3,5,7,9])
13579

注意，字符串也是一个序列
filter：
用于过滤序列，接收一个函数和一个序列，把函数以此作用于每个元素，根据返回值是True还是False，决定保留还是丢弃该元素。

>>> def odd(x):
      return  x%2==0   
>>> list(filter(odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
[2, 4, 6, 8]

iterator是Python的惰性序列，当要用到某些元素时，才去计算它的值。可用于计算无限序列。
filter（）的作用是从一个序列中筛选出符合条件的元素，而且由于使用了惰性计算，只有在取filter（）结果的时候，才会真正筛选并返回下一个晒出的元素。
sorted（）
可以对list进行排序，也是一个高阶函数，能接受一个key函数来自定义排序。
对数字默认升序，对字符串默认以ASCII升序排序，注意大写字母<小写字母

>>> sorted([1,22,435,-242,-3],key=abs)     
[1, -3, 22, -242, 435]

如果要实现反向排序，可以再传入第三个参数reverse=True

>>> sorted([1,22,435,-242,-3],key=abs,reverse=True)     
[435, -242, 22, -3, 1]

和c里面的sort挺像的，key=函数就像cmp函数，定义了排序规则。

高阶函数不仅可以以函数作为参数，还可以以函数作为返回值。

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
//只有再次调用返回的函数，才能得到计算结果
>>> f()
25

第一次调用时，相关的参数和变量都保存在返回函数中，这种程序结构称为“闭包“
但是，每次调用就算是相同的参数，返回的都是一个新的函数，是不同的。调用结果互不影响。

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

因为”闭包“，所以参数和变量不利己计算，所以闭包的返回函数不要反悔任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
定义函数！=执行函数

匿名函数lambda
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的表示参数，当然也可以没有参数，直接以lamdba的式子作为返回。
只能有一个表达式，可以把lambda表达式复制给一个变量，而后直接使用变量名来使用函数。

>>> f=lambda x :x*x
>>> f
<function <lambda> at 0x05D00A98>
>>> f(5)
25
>>> l=list(filter(lambda x:x%2==1,range(0,20)))
>>> l
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] 
效果一样
>>> def fun(x):
    return x%2==1
>>> ll=list(filter(fun,range(0,20)))
>>> ll
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

Python的functools模块，用于高阶函数，那些以函数作为参数或返回函数的函数。
装饰器Decorator
能够在代码运行期间动态增加功能的方法
由于函数也是一个对象，函数对象可以赋值给一个变量，而后通过变量也能调用函数。注意使用变量要像使用函数一样加括号。
Python的装饰器可以用函数实现，也可以用类实现。
函数的__name__属性可以看到函数的名字

>>> def hah():
    print('hahahahha')
>>> hah
<function hah at 0x053F1858>
>>> hah()
hahahahha
>>> f=hah()
hahahahha
>>> f=hah
>>> f
<function hah at 0x053F1858>
>>> f()
hahahahha
>>> f.__name__
'hah

偏函数functools.partial
可以把原函数的某些参数设为指定值（即固定住），从而在使用时可以简化。
int（）函数把字符串转化为整数，默认为十进制，也可以指定base参数，把字符串当作指定的进制数。

int('12345')
12345
int('12345',base=8)
5349