python偏函数和高阶函数_Python函数式编程：偏函数和匿名函数

一、偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数(Partial function)。在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：

int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：

>>> int('12345')

12345

1

2

>>>int('12345')

12345

但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：

但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：

>>> int('12345',8)

5349

>>> int('0101',2)

5

1

2

3

4

>>>int('12345',8)

5349

>>>int('0101',2)

5

假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：

def int2(x, base=2):

return int(x, base)

1

2

defint2(x,base=2):

returnint(x,base)

这样，我们转换二进制就非常方便了：

>>> int2('1000000')

64

>>> int2('1010101')

85

1

2

3

4

>>>int2('1000000')

64

>>>int2('1010101')

85

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools

>>> int2 = functools.partial(int, base=2)

>>> int2('1000000')

64

>>> int2('1010101')

85

1

2

3

4

5

6

>>>importfunctools

>>>int2=functools.partial(int,base=2)

>>>int2('1000000')

64

>>>int2('1010101')

85

所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值)，返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。比如数据库连接端口默认是3306，但是一般企业都会更改默认端口，此时你就可以包装一个函数把新的端口作为默认端口。

最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：

int2 = functools.partial(int, base=2)

1

int2=functools.partial(int,base=2)

实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：

int2('10010')

1

int2('10010')

相当于：

kw = { 'base': 2 }

int('10010', **kw)

1

2

kw={'base':2}

int('10010',**kw)

当传入：

max2 = functools.partial(max, 10)

1

max2=functools.partial(max,10)

实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边，也就是：

max2(5, 6, 7)

1

max2(5,6,7)

相当于：

args = (10, 5, 6, 7)

max(*args)

1

2

args=(10,5,6,7)

max(*args)

结果为10。

二、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。在Python中，对匿名函数提供了有限的支持(仅仅支持一个表达式)，有点弱，就是一个函数。关键字lambda表示匿名函数， 语法如下：

lambda params : expr

1

lambdaparams:expr

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，写在一行上，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

>>> lambda x, y : x + y

at 0x10f462d70>

>>> add = lambda x, y : x + y

>>> add(2,3)

5

1

2

3

4

5

6

>>>lambdax,y:x+y

at0x10f462d70>

>>>add=lambdax,y:x+y

>>>add(2,3)

5

匿名函数也支持默认值、可变位置参数和可变关键字参数：

>>> add = lambda x, y = 1 : x + y

>>> add(3)

4

1

2

3

>>>add=lambdax,y=1:x+y

>>>add(3)

4

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

def build(x, y):

return lambda: x * x + y * y

1

2

defbuild(x,y):

returnlambda:x*x+y*y

执行结果：

>>> la = build(3,5)

>>> la()

1

2

>>>la=build(3,5)

>>>la()

匿名函数通常和高阶函数配合使用，作为参数传入，或者作为返回值返回。

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