Python——8函数式编程①
*/ * Copyright (c) 2016，烟台大学计算机与控制工程学院 * All rights reserved. * 文件名：text.cpp * 作者：常轩 * 微信公众号：Worldhello * 完成日期：2016年7月31日 * 版本号：V1.0 * 程序输入：无 * 程序输出：见运行结果 */
把函数作为参数
一个简单的高阶函数：
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
如果传入abs作为参数f的值：
add(-5, 9, abs)
根据函数的定义，函数执行的代码实际上是：
abs(-5) + abs(9)
由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入，如果 f 传入其他函数，就可以得到不同的返回值。
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：
因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果：
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101
filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然后，利用filter()过滤掉偶数：
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果：[1, 7, 9, 17]
利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
结果：['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：
a = ' 123'
a.strip()
结果： '123'
a='\t\t123\r\n'
a.strip()
结果：'123'
自定义排序函数
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
返回函数
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！
例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：
def f():
print 'call f()...'
# 定义函数g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函数g:
return g
仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。
调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：
>>> x = f() # 调用f()
call f()...
>>> x # 变量x是f()返回的函数：
<function g at 0x1037bf320>
>>> x() # x指向函数，因此可以调用
call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码
请注意区分返回函数和返回值：
def myabs():
return abs # 返回函数
def myabs2(x):
return abs(x) # 返回函数调用的结果，返回值是一个数值
返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数：
def calc_sum(lst):
return sum(lst)
调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果：
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4])
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但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
# 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
>>> f
<function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
# 对返回的函数进行调用时，才计算出结果:
>>> f()
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由于可以返回函数，我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。
