四、Python函数式编程——学习笔记

1、高阶函数

1、map/reduce函数

map（函数，Iterable）：把传入的函数依次作用在序列的每个元素上，并将结果作为一个新的Iterable返回。

例子：用户输入的英文名字，首字母大写，其他小写

# -*- coding: utf-8 -*-
def normalize(name):
    return name[0].upper()+name[1:].lower()
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)

reduce（函数，序列）：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。

例子：编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积

# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def prod(L):
    return reduce(lambda x,y:x*y,L)

2、filter函数

filter（函数，序列）：用于过滤序列，返回的结果是序列中满足函数的元素。

注意：filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

3、sorted函数

排序函数

对数字：sorted（list）：对list中的数字升序排

自定义的排序：sorted（list，key=函数），key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序

注意！！：key指定的函数不是作用于list，而是list里的每个元素

降序排序：sorted（list，key=函数，reverse=Ture）

2、返回函数

函数作为返回值，调用时，并不是立马执行。

如：

def  函数名（）：

     def 函数名1（）：

          ...

          return value

    return 函数名1

调用时，f=函数名（），此时，相当于f为 函数名2的函数，需要再调用一下 f()

注意：每次调用都是一个新的函数，即使传入相同的参数，也不同。

闭包：相关参数和变量都保存在返回函数中的程序结构

返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。因为并不是立刻执行，等到函数都返回时，其引用的变量变为最后一个值。

注意全局变量和局部变量

在闭包中，引用外部变量，报错：UnboundLocaError

解决办法：1、为变量申明全局变量  global   

                   2、python中关键字：nonlocal（指向之前在最近的包含作用域中绑定的除全局变量以外的变量）

                   3、将变量改为一个可变的列表。

3、匿名函数

lambda 参数1，参数2 ：表达式

限制：只能有一个表达式

好处：1、没有名字，不担心函数名冲突

           2、可以将匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数

           3、作为返回值返回

4、装饰器

定义：在代码运行期间动态增加功能的方式

decorator本质上就是一个返回函数的高阶函数。例：定义一个能打印日志的decorator

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

将decorator置于函数的定义处

@log
def now():
    print('2015-3-25')

调用now（）函数：

>>> now()
           call now():
           2015-3-25

5、偏函数

当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以传建一个新函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。

例：固定了int()函数的关键字参数base。使默认按二进制转换。

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

创建偏函数时，实际可以接受：函数对象、*args和**kw三个参数。

当传入*args时，如：  会把10作为*args的一部分自动加到左边

max2 = functools.partial(max, 10)

 

 

 

 

 

 

 

 

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