python內建常用高階函式:
一、函式式程式設計
1、map()函式
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
add(x)
:return x+x
print
(map
(add,[1
,2,3
]))# out:
print
(list
(map
(add,[1
,2,3
])))
# out:[2, 4, 6]
reduce()函式也是python內建的乙個高階函式。
reduce()函式接收的引數和 map()類似，乙個函式 f，乙個list，但行為和 map()不同，reduce()傳入的函式f必須接收兩個引數，
reduce()對list的每個元素反覆呼叫函式f，並返回最終結果值。
在 python3 中，reduce() 函式已經被從全域性名字空間裡移除了，它現在被放置在 functools 模組裡，如果想要使用它，
則需要通過引入 functools 模組來呼叫 reduce() 函式：
'''
'''from functools import
reduce
defprod
(x, y)
:return x*y
print
(reduce
(prod,[2
,4,5
,7,12
]))# out: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。如果把初始值設為100
print
(reduce
(prod,[2
,4,5
,7,12
],100)
)# out:336000 # 2*4*5*7*12*100
是 python 內建的另乙個有用的高階函式，filter()函式接收乙個函式 f 和乙個list，
這個函式f的作用是對每個元素進行判斷，返回 true或 false，filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，
返回由符合條件元素組成的新list。
import math
defis_sqr
(x):
return math.sqrt(x)
==int
(math.sqrt(x)
)print
(list
(filter
(is_sqr,
range(1
,101))
))# out:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
對所有可迭代的物件進行排序操作。
sort 與 sorted 區別：
sort 是應用在 list 上的方法，sorted 可以對所有可迭代的物件進行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是對已經存在的列表進行操作，而內建函式 sorted 方法返回的是乙個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操作。
sorted
(iterable, key=
none
, reverse=
false
)
key – 主要是用來進行比較的元素，只有乙個引數，具體的函式的引數就是取自於可迭代物件中，指定可迭代物件中的乙個元素來進行排序。
reverse – 排序規則，reverse = true 降序 ， reverse = false 公升序（預設）。
返回重新排序的列表
'''
'''print
(sorted([
5,2,
3,1,
4]))
# out:[1, 2, 3, 4, 5]
print
(sorted()
)# out:[1, 2, 3, 4, 5]
example_list =[5
,0,6
,1,2
,7,3
,4]result_list =
sorted
(example_list, key=
lambda x: x*-1
)print
(result_list)
example_list =[5
,0,6
,1,2
,7,3
,4]print
(sorted
(example_list, reverse=
true))
# out:[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
請注意區分返回函式和返回值：
def
my_abs()
:return
abs# 返回函式，返回函式可以把一些計算延遲
defmy_abs2
(x):
return
abs(x)
# 返回函式呼叫的結果，返回值是乙個數值
def
calc_prod
(lst)
:def
lazy_prod()
: prod =
1for i in lst:
prod = prod*i
return prod
return lazy_prod
f = calc_prod([1
,2,3
,4])
print
(f()
)# out:24
python支援返回函式的基本語法
'''
'''deff(
):print
('call f()...'
)# 定義函式g:
defg()
:print
('call g()...'
)# 返回函式g:
return g
返回函式可以把一些計算延遲執行。例如，如果定義乙個普通的求和函式：
def
calc_sum
(lst)
:return
sum(lst)
print
(calc_sum([1
,2,3
,4])
)# out:10
defcalc_sum
(lst)
:def
lazy_sum()
:return
sum(lst)
return lazy_sum
f = calc_sum([1
,2,3
,4])
print
(f)# **並沒有對函式進行執行計算出結果，而是返回函式,所以列印出來的是型別
#out: .lazy_sum at 0x000001ff43462e18>
print
(f()
)# 對返回的函式進行呼叫時，才計算出結果
# out:10
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