python 函式式程式設計

高階函式

變數可以指向乙個函式

函式名其實就是指向函式的變數

高階函式：能接收函式作為引數的函式

定義乙個函式，接收x,y,f三個引數

其中x,y是數值，f是函式

def add(x,y,f):

return f(x)+f(y)

add(-1,2,abs)=3

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].upper()+s[1:].lower()

print map(format_name, ['adam', 'lisa', 'bart'])

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。

例如，編寫乙個f函式，接收x和y，返回x和y的和：

def f(x, y):
return x + y

呼叫reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])時，reduce函式將做如下計算：

先計算頭兩個元素：f(1, 3)，結果為4；
再把結果和第3個元素計算：f(4, 5)，結果為9；
再把結果和第4個元素計算：f(9, 7)，結果為16；
再把結果和第5個元素計算：f(16, 9)，結果為25；
由於沒有更多的元素了，計算結束，返回結果25。

上述計算實際上是對 list 的所有元素求和。雖然python內建了求和函式sum()，但是，利用reduce()求和也很簡單。

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，計算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

結果將變為125，因為第一輪計算是：

計算初始值和第乙個元素：f(100, 1)，結果為101。

filter()函式是 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

def is_sqr(x):

r = int(math.sqrt(x))

return r*r==x

print filter(is_sqr, range(1, 101))

sorted()函式可對list進行排序：

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

[5, 9, 12, 21, 36]

但sorted()也是乙個高階函式，它可以接收乙個比較函式來實現自定義排序，比較函式的定義是，傳入兩個待比較的元素 x, y，如果 x 應該排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 應該排在 y 的後面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

def cmp_ignore_case(s1, s2):

return cmp(s1.lower(),s2.lower())

print sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], cmp_ignore_case)

【python的函式不但可以返回int、str、list、dict等資料型別，還可以返回函式！】

def calc_prod(lst):

def prod():

return reduce(lambda x, y : x * y, lst)

return prod

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])

print f()

閉包：在函式內部定義的函式和外部定義的函式是一樣的，只是他們無法被外部訪問。

將g的定義移入函式f內部，防止其他**呼叫g：

def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g

calc_sum函式：

def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum

注意:發現沒法把lazy_sum移到calc_sum的外部，因為它引用了calc_sum的引數lst。

像這種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。舉例如下：

# 希望一次返回3個函式，分別計算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = 
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
return fs
f1, f2, f3 = count()

你可能認為呼叫f1()，f2()和f3()結果應該是1，4，9，但實際結果全部都是 9

原因就是當count()函式返回了3個函式時，這3個函式所引用的變數 i 的值已經變成了3。由於f1、f2、f3並沒有被呼叫，所以，此時他們並未計算 i*i，當 f1 被呼叫時：

>>> f1()
9     # 因為f1現在才計算i*i，但現在i的值已經變為3

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。

def f(j):
def g():
return j*j
return g

它可以正確地返回乙個閉包g，g所引用的變數j不是迴圈變數，因此將正常執行。

在count函式的迴圈內部，如果借助f函式，就可以避免引用迴圈變數i。

參考**:

def count():
fs = 
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()

匿名函式：高階函式可以接收函式做引數，有些時候，我們不需要顯式地定義函式，直接傳入匿名函式更方便

關鍵字lambda 表示匿名函式，冒號前面的 x 表示函式引數。

匿名函式有個限制，就是只能有乙個表示式，不寫return，返回值就是該表示式的結果。

使用匿名函式，可以不必定義函式名，直接建立乙個函式物件

def is_not_empty(s):

return s and len(s.strip()) > 0

print filter(lambda s:s and len(s.strip())>0, ['test', none, '', 'str', ' ', 'end'])

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