Python 函数式编程
高阶函数
变量可以指向函数
以Python内置的求绝对值的函数abs()为例：
>>> abs(-10) 10 >>> abs <built-in function abs>
可见，abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身。
如果把函数本身赋值给变量：
>>> f = abs >>> f(-10) 10
成功！说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
函数名也是变量
函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数！
把abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10！
传入函数
既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
map/reduce
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579:
>>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
filter
filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']
注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
求素数：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
def main():
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
break
def _odd_iter():
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
def _not_divisible(n):
return lambda x: x % n > 0
def primes():
yield 2
it = _odd_iter()
while True:
n = next(it)
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it)
if __name__ == '__main__':
main()
求回数：
def is_palindrome(n): n = str(n) return n[:] == n[::-1] output = filter(is_palindrome, range(1000)) print(list(output))
sorted
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序。
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
用一组tuple表示学生名字和成绩，用sorted()对列表分别按名字排序和按成绩从高到低排序：
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_name(t):
return t[0].lower()
def by_score(t):
return t[1]
L2 = sorted(L, key=by_name)
L3 = sorted(L, key = by_score, reverse = True)
print(L2)
print(L3)
返回函数
函数作为返回值
用一个求和函数为例：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
调用函数f时，才真正计算求和的结果：
>>> f() 25
在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。
注意一点，当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f1==f2 False
f1()和f2()的调用结果互不影响。
匿名函数
以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x >>> f <function <lambda> at 0x101c6ef28> >>> f(5) 25
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
偏函数
int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换，但它还提供额外的base参数，如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
>>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
