一文讀懂Python 高階函數(shù)

將函數(shù)作為參數(shù)傳入，這樣的函數(shù)稱為高階函數(shù)。 函數(shù)式編程就是指這種高度抽象的編程范式。

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變量可以指向函數(shù)，函數(shù)的參數(shù)能接收變量，那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。如下所示：

map(fun, lst)，將傳入的函數(shù)變量func作用到lst變量的每個(gè)元素中，并將結(jié)果組成新的列表返回。

定義一個(gè)匿名函數(shù)并調(diào)用，定義格式如--lambda arg1,arg2…:表達(dá)式

reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, …]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算。

filter() 函數(shù)用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

閉包的定義？閉包本質(zhì)上就是一個(gè)函數(shù)

如何創(chuàng)建閉包？

如何使用閉包？典型的使用場景是裝飾器的使用。

global與nonlocal的區(qū)別：

簡單的使用如下：

偏函數(shù)主要輔助原函數(shù)，作用其實(shí)和原函數(shù)差不多，不同的是，我們要多次調(diào)用原函數(shù)的時(shí)候，有些參數(shù)，我們需要多次手動(dòng)的去提供值。

而偏函數(shù)便可簡化這些操作，減少函數(shù)調(diào)用，主要是將一個(gè)或多個(gè)參數(shù)預(yù)先賦值，以便函數(shù)能用更少的參數(shù)進(jìn)行調(diào)用。

我們再來看一下偏函數(shù)的定義：

類func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我們可以看到，partial 一定接受三個(gè)參數(shù)，從之前的例子，我們也能大概知道這三個(gè)參數(shù)的作用。簡單介紹下：

總結(jié)

本文是對Python 高階函數(shù)相關(guān)知識(shí)的分享，主題內(nèi)容總結(jié)如下：

Python 高階函數(shù)的使用

1. Python有哪些高階函數(shù)，功能分別是什么

Python有三大高階函數(shù)，分別是 map 、 reduce 、 filter 函數(shù)。

2. map高階函數(shù)

map函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)要求傳遞一個(gè)函數(shù)對象，第二個(gè)參數(shù)要求傳遞一個(gè)可迭代序列。直接看案例

運(yùn)行結(jié)果：

3. reduce高階函數(shù)

reduce高階函數(shù)位于functools模塊中，使用前需要先進(jìn)行導(dǎo)入。reduce高階函數(shù)可以有三個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)要求傳遞一個(gè)函數(shù)對象（必傳），第二個(gè)參數(shù)要求傳遞一個(gè)可迭代序列（必傳），第三個(gè)函數(shù)是一個(gè)初始值（不必傳，可以有默認(rèn)值）。直接看案例

運(yùn)行結(jié)果：

4. filter高階函數(shù)

filter高階函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)函數(shù)對象，第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)可迭代序列。直接看案例

運(yùn)行結(jié)果：

Python 函數(shù)進(jìn)階-高階函數(shù)

高階函數(shù)就是能夠把函數(shù)當(dāng)成參數(shù)傳遞的函數(shù)就是高階函數(shù)，換句話說如果一個(gè)函數(shù)的參數(shù)是函數(shù)，那么這個(gè)函數(shù)就是一個(gè)高階函數(shù)。

高階函數(shù)可以是你使用 def 關(guān)鍵字自定義的函數(shù)，也有Python系統(tǒng)自帶的內(nèi)置高階函數(shù)。

我們下面的例子中，函數(shù) senior 的參數(shù)中有一個(gè)是函數(shù)，那么senior就是一個(gè)高階函數(shù)；函數(shù) tenfold 的參數(shù)不是函數(shù)，所以tenfold就只是一個(gè)普通的函數(shù)。

function：函數(shù)，可以是 自定義函數(shù) 或者是 內(nèi)置函數(shù)；

iterable：可迭代對象，可迭代性數(shù)據(jù)。（容器類型數(shù)據(jù)和類容器類型數(shù)據(jù)、range對象、迭代器）

把可迭代對象中的數(shù)據(jù)一個(gè)一個(gè)拿出來，然后放在到指定的函數(shù)中做處理，將處理之后的結(jié)果依次放入迭代器中，最后返回這個(gè)迭代器。

將列表中的元素轉(zhuǎn)成整型類型，然后返回出來。

列表中的每一個(gè)數(shù)依次乘 2的下標(biāo)索引+1 次方。使用自定義的函數(shù)，配合實(shí)現(xiàn)功能。

參數(shù)的意義和map函數(shù)一樣

filter用于過濾數(shù)據(jù)，將可迭代對象中的數(shù)據(jù)一個(gè)一個(gè)的放入函數(shù)中進(jìn)行處理，如果函數(shù)返回值為真，將數(shù)據(jù)保留；反之不保留，最好返回迭代器。

保留容器中的偶數(shù)

參數(shù)含義與map、filter一致。

計(jì)算數(shù)據(jù)，將可迭代對象的中的前兩個(gè)值放在函數(shù)中做出運(yùn)算，得出結(jié)果在和第三個(gè)值放在函數(shù)中運(yùn)算得出結(jié)果，以此類推，直到所有的結(jié)果運(yùn)算完畢，返回最終的結(jié)果。

根據(jù)功能我們就應(yīng)該直到，reduce中的函數(shù)需要可以接收兩個(gè)參數(shù)才可以。

將列表中的數(shù)據(jù)元素組合成為一個(gè)數(shù)，

iterable：可迭代對象；

key：指定函數(shù)，默認(rèn)為空；

reverse：排序的方法，默認(rèn)為False，意為升序；

如果沒有指定函數(shù)，就單純的將數(shù)據(jù)安札ASCII進(jìn)行排序；如果指定了函數(shù)，就將數(shù)據(jù)放入函數(shù)中進(jìn)行運(yùn)算，根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行排序，返回新的數(shù)據(jù)，不會(huì)改變原有的數(shù)據(jù)。

注意，如果指定了函數(shù)，排序之后是根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)果對原數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，而不是排序計(jì)算之后的就結(jié)果數(shù)據(jù)。

將列表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。

還有一點(diǎn)就是 sorted 函數(shù)可以將數(shù)據(jù)放入函數(shù)中進(jìn)行處理，然后根據(jù)結(jié)果進(jìn)行排序。

既然有了列表的內(nèi)置函數(shù)sort，為什么我們還要使用sorted函數(shù)呢？

高階函數(shù)就是將函數(shù)作為參數(shù)的函數(shù)。

文章來自

python高階函數(shù)有哪些

1、map

map()函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)，一個(gè)是Iterable，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每一個(gè)元素上，并把結(jié)果作為新的Iterator返回。

舉例，比如我們有一個(gè)函數(shù)f(x)=x*2，要把這個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()實(shí)現(xiàn)。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以，map()作為高階函數(shù)，事實(shí)上它把運(yùn)算規(guī)則抽象了，因此，我們不但可以計(jì)算簡單的f(x)=x*2，還可以計(jì)算任意復(fù)雜的函數(shù)，比如把這個(gè)list所有的數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串：

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2,

x3……]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累計(jì)計(jì)算。簡單來說，就是先計(jì)算x1和x2的結(jié)果，再拿結(jié)果與x3計(jì)算，依次類推。比如說一個(gè)序列求和，就可以用reduce實(shí)現(xiàn)。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

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也就是說，假設(shè)python沒有提供int()函數(shù)，你完全可以自己寫一個(gè)把字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)的函數(shù)，而且只需要幾行代碼。

3、filter

用于過濾序列，和map函數(shù)類似，filter也接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列，不同于map的是，filter把傳入的函數(shù)依次作用于每一個(gè)元素，然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素，例如，在一個(gè)list中，刪掉偶數(shù)，只保留奇數(shù)，可以這么寫：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 結(jié)果: [1, 5, 9, 15]

把一個(gè)序列中的空字符串刪掉，可以這么寫：

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 結(jié)果: ["A", "B", "C"]

可見用filter()這個(gè)高階函數(shù)，關(guān)鍵在于正確實(shí)現(xiàn)一個(gè)篩選函數(shù)。

4、sorted

無論冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個(gè)元素的大小。如果是數(shù)字，我們可以直接比較，但如果是字符串或者兩個(gè)dict呢?直接比較數(shù)學(xué)上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數(shù)抽象出來，Python內(nèi)置的sorted()函數(shù)就可以對list進(jìn)行排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函數(shù)也是一個(gè)高階函數(shù)，它還可以接收一個(gè)key函數(shù)來實(shí)現(xiàn)自定義的排序，例如按絕對值大小排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]