Python-高阶函数

一个函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数，常见的Python 内置的高阶函数有：

1. sorted()

2. max()

3. min()

4. map()

5. filter()

排序函数sorted:

sorted(Iterable, key= None, reverse = False)
Iterable:排序规则(排序函数),在sorted内部会将可迭代对象中的每个元素传递给这个函数的参数.根据函数运算的结果进行排序
reverse:是否是倒序,  True:倒序  False:正序
key:就可以使用匿名函数

比如：现在有一个字典{'小红':20,'小明':18,'小鱼':19,'小雪':22,'小东':17}，现在按照年龄排序

dict1 = {'小红':20,'小明':18,'小鱼':19,'小雪':22,'小东':17}
order_dict = sorted(dict1.items(),key=lambda s:s[1])
print(dict(order_dict)) 
# order_dict 是一个列表[('小东', 17), ('小明', 18), ('小鱼', 19), ('小红', 20), ('小雪', 22)],所以需要转成字典

上面的案例中 key 就使用了匿名函数进行排序条件的制定，即 lambda 的返回值是就是排序条件，默认是升序

# 按照数量排序
goods = [('防脱发洗发水', 60, 3), ('格子衬衫', 156, 1), ('牛仔裤', 99, 7), ('运动鞋', 299, 2)]
goods = sorted(goods, key=lambda g: g[2], reverse=True)  # 设置成降序
print(goods)

最大值，最小值函数

这个是我们比较熟悉的 max()和 min()函数

dict1 = {'小红':20,'小明':18,'小鱼':19,'小雪':22,'小东':17}
result = max(dict1.items(),key=lambda s:s[1])
print(result)

result = min(dict1.items(),key=lambda s:s[1])
print(result)

map 函数

map 映射函数,可以对可迭代对象中的每一个元素按照 function 的定义进行映射。

map(function,iterable)
有两个参数，第一个参数是一个函数，第二个参数是可迭代的内容
函数会依次作用在可迭代的每个内容上，返回一个新的可迭代内容

比如：求列表中的每个元素的平方值，list1 = [1,2,3,4]

list1 = [1, 2, 3, 4]
result = map(lambda x: x ** 2, list1)
print(result)  # 结果: [1,4,9,16]

# 或者也可以对两个列表进行映射
list2 = [5, 6, 7, 8, 9] 
result = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
print(list(result))  # 结果:[6,8,10,12]

filter 函数

filter 函数 即筛选函数

语法: filter(function. Iterable)
function:用来筛选的函数,在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function.然后根据function返回的Ture或者False来判断你是否保留此项数据
iterable:可迭代对象

比如将 list1=[1, 3, 5, 'a', 'b', 'c', 7, 'u', 'y']中的整型数字筛选出来。

list1 = [1, '3', 5, 'a', 'b', 'c', 7, 'u', 'y']
list2 = filter(lambda x: isinstance(x, int), list1)
print(list(list2))  # 结果:[1,5,7]

再或者求列表中数字的偶数[1, 2, 4, 5, 8, 9, 0, 7]

list3 = [1, 2, 4, 5, 8, 9, 0, 7]
list4 = filter(lambda x: x % 2 == 0, list3)
print(list(list4))  # 结果:[2,4,8,0]