Python初學 高階函式的使用

目錄

1.高階函式的概念 

2.常用的內建高階函式

2.1 map()

2.2 reduce()

2.3 filter() 

2.4 sorted()

3.decorator裝飾器

4.偏函式 

要理解高階函式，必須先理解兩個概念：

變數可以指向函式

函式名其實就是指向函式的變數

f = abs

print f(-5)
#輸出為5
abs = len
print abs[-10]
#報錯，int沒有len()函式
print abs(['a', 'b'])
#輸出為2

def abs_add(x, y, f):

return f(x) + f(y)
print abs_add(-5, 9, abs)
#結果為14

map()是 python 內建的高階函式，它接收乙個函式 f 和乙個 list，並通過把函式 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到乙個新的 list 並返回。

def format_name(s):

return s[0:1].upper() + s[1:].lower(); 
print map(format_name, ['adam', 'lisa', 'bart'])
#輸出結果為['adam', 'lisa', 'bart']

注意：map()函式不改變原有的 list，而是返回乙個新的 list。

def prod(x, y):

return x * y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
#執行結果為3360
#2*4*5*7*12
#reduce()還可以接收第3個可選引數，作為計算的初始值。
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12], 100)
#執行結果為336000
#100*2*4*5*7*12

import math

def is_sqr(x):
return x and math.sqrt(x)%1 == 0
#在return語句中，if語句通常可以使用and來代替，因為和運算子乙個為否均為否
print filter(is_sqr, range(1, 101))
#輸出結果為[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

def cmp_ignore_case(s1, s2):

if s1.lower() < s2.lower():
return -1
if s1.lower() > s2.lower():
return 1
return 0
print sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], cmp_ignore_case)

在了解decorator裝飾器之前我們需要了解兩個概念：

1.返回函式：顧名思義，函式可以被函式返回

def calc_prod(lst):

def prod( x, y ):
return x * y
def g():
return reduce(prod, lst)
return g
#返回g函式，可以起到「延遲計算」的作用，只有在呼叫的時候才會計算
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
#此時才計算，輸出24

2.閉包：

內層函式引用了外層函式的變數（引數也算變數），然後返回內層函式的情況，稱為閉包（closure）。

閉包的特點是返回的函式還引用了外層函式的區域性變數，所以，要正確使用閉包，就要確保引用的區域性變數在函式返回後不能變。因此，返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。如要使用，看以下**：

def count():

fs = 
for i in range(1, 4):
def f(temp):
def g():
return temp * temp
return g
r = f(i)
return fs
#如果沒有f()函式，計算的時候只會計算i=3的情況，因為此時for會執行到i=3
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
#輸出結果為1,4,9

python的 decorator 本質上就是乙個高階函式，它接收乙個函式作為引數，然後，返回乙個新函式。

import time

def performance(f):
def fn(x):
print 'call '+ f.__name__ + '() in ' , time.localtime(time.time());
return f(x)
return fn
#這樣就給原函式f增加了乙個列印日誌和時間的功能
#這是不帶引數的decorator
@performance
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
#@performance就相當於 factorial = performance(factorial)
print factorial(10)
#帶引數的decorator相比於不帶引數的需要額外增加一些**
def performance(unit):
def performance_decorator(f):
print 'call '+ f.__name__ + '()' + unit , time.localtime(time.time()) 
return f(*args, **kw)
return performance_decorator
#這樣就可以為decorator傳入一些引數
@performance('ms')
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

注：@decorator可以動態實現函式功能的增加，但是，經過@decorator「改造」後的函式，和原函式相比，除了功能多一點外，有沒有其它不同的地方？

其實@decorator是建立了乙個新的函式，函式名、__doc__等函式的屬性都已經改變，我們可以使用python內建的functools來把原函式的一些屬性複製到新函式中

import time, functools

def performance(unit):
def perf_decorator(f):
@functools.wraps(f)
print "call " + f.__name__ + '()'
return f(*args, **kw)
return perf_decorator
@performance('ms')
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial.__name__

import functools

sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
#利用functools.partial()可以把乙個引數多的函式變成乙個引數少的新函式，少的引數需要在建立時指定預設值，有點類似於偏導數，乙個不變，只考慮另乙個引數，在這裡，不變的引數需要指定
print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'])
#輸出結果為['about', 'bob', 'credit', 'zoo']

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