Python 中的高阶函数

本文详细介绍了Python中的高阶函数,包括map、filter、sorted和reduce等,并通过实例展示了它们的具体应用,还特别指出了Python 2与Python 3在使用reduce函数上的区别。

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Python中的高阶函数和其他语言一样分别有以下几个:

  1. map(fn,List)//映射;
  2. filter(fn,List);//过滤只返回满足条件的元素
  3. sorted(List,key);//序列排序
  4. reduce(fn,List)//两两对折,返回一个唯一数值

这几位在语法结构和参数的先后顺序上会同其他语言有所不同,但是在意义上并无二至。

scores = [98,78,32,31,55,90,79];

def passExam(arg):
    return arg > 60;

check = list(filter(passExam,scores));

print(check)

上边这段代码是一段很简单的过滤学生成绩的代码,我们在这段代码中可以看出来filter()函数的外面包裹了一个list()函数,原因就在于filter()函数过滤后都是16进制的数据,需要list()函数进行转换。map()函数一样如此。

reduce()的用法中有一个坑,那就是py2和py3的不兼容。

scores = [98,78,32,31,55,90,79];

def sum(argA,argB):
    return argA+argB;


allStudents = reduce(sum,scores);

print(allStudents)

上面是一个很简单的py2的reduce求学生总分的算法。但是在py3版本中就会报错。这是由于py3版本中reduce已经从内置函数中删除,必须从functool中import进来。

最后,我们来看下排序算法,sorted():

我们可以看下最普通的排序:

scores = [98,78,32,31,55,90,79];

sort = sorted(scores);

print(sort)
//[31, 32, 55, 78, 79, 90, 98]

这就比js这种还要自己编写函数的不知道高到哪里去了,可以直接对数字进行排序。

我们再看看下面这段代码:

scores = [98,-8,-32,-31,55,90,79];

sort = sorted(scores,key=abs);

print(sort)
//[-8, -31, -32, 55, 79, 90, 98]

这段代码的核心点在于key=abs这个作为第二个参数的赋值表达式。它表示在排序时,给元素按照绝对值进行排序。因为这个功能,所以Python在排序方面比其他很多语言都要强大很多,比如可以根据字母的大小写,'Z'>'a'进行大小写分类,也可以忽略大小写str.lower.也可以添加第三个参数reverse= True进行反向排序。

<think>首先,用户的问题是:“我想理解Python高阶函数的概念 请问Python高阶函数的定义和特点”。我需要根据系统指令和用户可见层的要求来回答。 系统指令包括: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户可见层要求: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考的站内引用是关于高阶函数的: - 引用[1]: 解释了高阶函数是接收其他函数作为参数或将函数作为返回值的函数,在Python中函数是一等对象。 - 引用[2]: 讨论了Python中的高阶函数,包括map、filter、reduce、sorted等内置高阶函数。 - 引用[3]: 定义了高阶函数是接受函数作为参数或将函数作为返回值的函数,强调函数是一等公民。 - 引用[4]: 详细描述了高阶函数的概念、作用和特点,包括在函数式编程中的重要性。 这些引用提供了可靠的信息来源,我需要基于这些内容来构建我的回答。 回答结构: - 应该清晰、逐步解释高阶函数的定义和特点。 - 使用中文。 - 在适当的地方添加引用标识。 - 生成相关问题。 定义和特点: - 定义:高阶函数是接受函数作为参数或将函数作为返回值的函数。 - 特点: - 函数是一等公民(First-class Object):在Python中,函数可以像其他数据类型一样被传递、赋值、返回。 - 支持函数式编程:高阶函数是函数式编程的核心概念,强调不可变性和纯函数。 - 内置高阶函数:如map、filter、reduce、sorted。 - 灵活性:允许编写更简洁、可复用的代码。 组织回答: 1. **介绍高阶函数的概念**:基于引用[1]和[3],解释什么是高阶函数。 2. **详细说明定义**:使用引用[4],描述高阶函数的两个主要特征。 3. **讨论特点**:从引用中提取关键点。 4. **提供Python示例**:用代码演示高阶函数的使用。 5. **添加引用**:在相关段落末尾添加引用标识。 6. **生成相关问题**:在最后部分添加相关问题。 确保LaTeX格式: - 用户的问题中没有数学表达式,但如果有任何数学内容,使用$...$或$$...$$。 - 这里主要是编程概念,可能不需要数学LaTeX,但如果有,要正确使用。 生成相关问题: - 基于高阶函数主题,生成2-3个相关问题。 - 示例中是3个问题,所以我也生成3个。 完整回答结构: - 开头:直接回应用户问题。 - 主体:分步骤解释定义和特点。 - 代码块:展示Python示例。 - 结尾:总结。 - 相关问题:列出相关问题。</think>### Python高阶函数的定义和特点 在Python中,高阶函数(Higher-order Function)是函数式编程的核心概念之一。它允许函数作为参数传递或作为返回值使用,从而使代码更灵活、可复用。下面我将逐步解释其定义和特点,帮助您全面理解。 #### 1. **高阶函数的定义** - 高阶函数是指能够接受其他函数作为参数,或者将函数作为返回值的函数。这基于Python中“函数是一等公民”(First-class Object)的特性,即函数可以像变量一样被赋值、传递和操作[^1]。 - **核心特征**: - **接受函数作为参数**:例如,一个函数可以接收另一个函数作为输入,并在内部调用它。 - **返回函数作为结果**:函数可以生成并返回一个新的函数对象。 - 简单定义:高阶函数是对函数进行操作的函数,它提升了代码的抽象层次[^3]。 #### 2. **高阶函数的特点** 高阶函数Python中具有以下关键特点: - **函数是一等公民**:Python中的函数被视为对象,可以存储在变量中、作为参数传递或从其他函数返回。这使得高阶函数能无缝集成到代码中[^1][^3]。 - 示例:函数可以赋值给变量,如 `func = lambda x: x**2`,然后传递给其他函数。 - **支持函数式编程范式**:高阶函数是函数式编程的基础,强调不可变数据(Immutable Data)和纯函数(Pure Function)。纯函数不依赖外部状态,避免副作用,使代码更易测试和维护[^4]。 - 例如,使用高阶函数实现无状态计算,减少程序中的可变变量。 - **内置高阶函数丰富**:Python提供了多个内置高阶函数,简化常见操作: - `map(func, iterable)`:将函数应用到可迭代对象的每个元素上。 - `filter(func, iterable)`:根据函数条件过滤元素。 - `reduce(func, iterable)`(需从`functools`导入):累积计算元素。 - `sorted(iterable, key=func)`:按函数返回值排序。 - 这些函数避免了显式循环,使代码更简洁[^2]。 - **提升代码复用性和可读性**:通过将通用逻辑封装在高阶函数中,可以减少重复代码。例如,定义一个通用的“处理函数”,然后传入不同函数作为参数来处理不同任务[^4]。 - 示例:一个高阶函数可以处理多种数据转换需求。 - **闭包(Closure)支持**:高阶函数常与闭包结合使用,允许返回的函数访问外部作用域的变量,实现状态封装[^3]。 #### 3. **Python示例代码** 以下是一个简单示例,展示高阶函数的定义和使用: ```python # 定义一个高阶函数:接受函数作为参数 def apply_operation(func, x): return func(x) # 调用传入的函数 # 定义普通函数作为参数 def square(n): return n ** 2 def cube(n): return n ** 3 # 使用高阶函数 result1 = apply_operation(square, 4) # 输出: 16 result2 = apply_operation(cube, 3) # 输出: 27 # 另一个示例:返回函数作为结果 def make_multiplier(factor): def multiplier(x): return x * factor return multiplier # 返回一个新函数 double = make_multiplier(2) print(double(5)) # 输出: 10 ``` 在这个例子中: - `apply_operation` 接受一个函数(如 `square` 或 `cube`) 作为参数。 - `make_multiplier` 返回一个新函数(如 `double`),体现了高阶函数的灵活性。 #### 4. **总结** 高阶函数Python中通过将函数视为一等公民,实现了代码的抽象化和模块化。它广泛应用于数据处理、事件处理和函数式编程中,使程序更简洁高效[^1][^4]。如果您是初学者,建议从内置高阶函数(如 `map` 和 `filter`) 开始练习,逐步探索更复杂的场景。
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