Python中的高阶函数、内置高阶函数（map,reduce,filter）、排序、匿名函数

1.高阶函数

1.实参是一个函数名
2.函数的返回值是一个函数
-------->（1）题目要求：
举例说明高阶函数的建立与使用
-------->代码如下：

def fun(a,b):
    return a + b

a = fun(1,2)
print(a)
print(abs(-11))

-------->结果如下：

-------->（2）题目要求：
举例说明高阶函数变量的使用与传递的参数的使用：
-------->代码如下：

#函数本身也可以赋值给变量，变量也可以指向函数
f = abs
print(f(-10))
#传递的参数包括函数名
def fun(x,y,f):
    return f(x),f(y)

print(fun(-10,23,abs))

-------->结果如下：

2.内置高阶函数–map

map（）函数接受两个参数，一个是函数，一个是序列
map传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的序列返回
-------->(1)题目要求：
对于序列[-1,3,-5,-4]的每个元素求绝对值
-------->代码如下：

print(list(map(abs,[-1,3,-5,-4])))

-------->结果如下：

-------->(2)题目要求：
对于序列的每个元素求阶乘（10个元素，都在2～7之间的随机数）
-------->代码如下：

import random
#函数
def factoric(x):
    res = 1
    for i in range(1,x+1):
        res *= i
    return res
#序列
li = [random.randint(2,7) for i in range(10)]
print(li)
print(list(map(factoric,li)))

-------->结果如下：

-------->(3)题目要求：
用户接受一串数字，‘1 3 5 7 8’，将字符串中的所有数字转化为整型并且以列表的格式输出
-------->代码如下：

s = '1 3 5 7 8'
print(list(map(int,s.split())))	#int是函数，split是一个序列，map函数为一个函数加一个序列

-------->结果如下：

3.内置高阶函数–reduce

把一个函数作用在一个序列上，这个函数必须接受两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5] = f(f(f(x1,x2),x3),x4)
-------->题目要求：
利用reduce输出1，5的阶乘和其相加之和
-------->代码如下：

from functools import reduce
def multi(x,y):
    return x * y
print(reduce(multi,range(1,5)))
def add(x,y):
    return x + y
print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))

-------->结果如下：

4.内置高阶函数–fileter过滤函数

和map（）类似，也接受一个函数和一个序列
但fileter把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是alse来决定保留还是丢弃函数
-------->题目要求：
以列表形式输出1～100之间所有的偶数
-------->代码如下：

def isodd(num):
    if num % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False
print(list(filter(isodd,range(100))))

-------->结果如下：

5.排序（笔试用的比较多）

-------->(1)题目要求：
深入分析排序的各种方法
-------->代码如下：

li = [2,1,3,4]
#1.利用sort()方法逆序输出列表
# li.sort(reverse=True)
# print(li)
#2.利用sorted函数逆序输出列表
# a=sorted(li,reverse=True)
# print(a)
#3.以某种方式进行排序
info = {
    #商品名称 商品数量 商品价格
    ('apple1',200,32),
    ('apple3', 40,12),
    ('apple2', 40,2),
    ('apple4', 1000,23),
    ('apple5', 40,5),
}
print(sorted(info))
#按照商品数量排序
def sorted_by_count(x):
    return x[1]
#按照商品数量排序
def sorted_by_price(x):
    return x[2]
#先按照商品数量由小到大排序，如果商品数量一样，
# 则按照商品价格由小到大帕阿须
def sorted_by_count_price(x):
    return x[1],x[2]
print(sorted(info,key=sorted_by_count)) #排序，以后者函数的方式排序
print(sorted(info,key=sorted_by_price))
print(sorted(info,key=sorted_by_count_price))

-------->结果如下：


-------->(2)题目要求：
(2018-携程-春招题):关于排序
给定一个整形数组，将数组中所有的o移动到末尾，非0项保持不变，在原始数组上进行移动操作，勿创建新的数组
例如：
输入：
第一行是数组长度，后续每一行是数组的一条记录
4
0
7
0
2
输出：
调整后数组的内容：
4
7
2
0
0
-------->代码如下：

n = ''.join(input().split())
print(n)                    
li = [int(i) for i in n]    
print(li)                   
def zero(item):             
    if item==0:             
        return 2            
    else:                   
        return 1            
print(sorted(li,key=zero))        

-------->结果如下：

6.匿名函数：

匿名函数的关键字lambda：冒号前面是行参，冒号后面是返回值
args:可变参数
kwargs：关键字参数
-------->(1)题目要求：
举例说明匿名函数的使用
-------->代码如下：

from functools import reduce
def fun(*args,**kwargs):    
    return args,kwargs      
print(fun([1,2,3,4,5]))  
print(lambda *args,**kwargs:(args,kwargs))    

-------->结果如下：

-------->(2)题目要求：
使用匿名函数计算几个数字相加的和
-------->代码如下：

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x + y
print(add(1,2))
print(reduce(lambda x, y: x + y,[1,2,3,4,5]))

-------->结果如下：

-------->(3)题目要求：
计算数字的平方并输出
-------->代码如下：

from functools import reduce
def mypow(x):	#mypow()是一个计算幂的函数
    return x ** 2
print(mypow(5))
#print(list(map(lambda x:x**2,range(5))))	##计算1-5每个数字平方的值并以列表形式输出

-------->结果如下：


-------->(4)题目要求：
找出1-100之间的偶数
-------->代码如下：

from functools import reduce
print(list(filter(lambda x:x%2==0,range(100))))	#x是行参，x%2是返回值

-------->结果如下：

-------->(5)题目要求：
将数组中的0放至数组的最后方，其余的依次输出即可
-------->代码如下：

from functools import reduce
nums = [0,7,0,1,2,1,5,1,7,8,0,67,1,3,4]
print(sorted(nums,key=lambda x:1 if x==0 else 0))

-------->结果如下：