Python 函数式编程
4.函数式编程
4.11高级函数
map接收2个参数，1个是函数对象本身，一个是Iterable
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
##reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
def f(x):
... return x * x
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
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> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) #输出int 13579
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利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。
输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
def normalize(name):
return name[0].upper()+name[1:].lower()
L=['adam', 'LISA', 'barT']
list(map(normalize,L))
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Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
from functools import reduce
def prod(L):
def multi(x,y)
return x*y
return reduce(multi,L)
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利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def str2float(s):
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
4.1.2 高阶函数filter：
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。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。
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
#结果是奇数 filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素
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计算素数的一个方法是埃氏筛法
1.用Python来实现这个算法，可以先构造一个从3开始的奇数序列：
def _odd_iter():
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
2.然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n):
return lambda x: x % n > 0
3.定义一个生成器，不断返回下一个素数：先返回第一个素数2
def primes():
yield 2
it = _odd_iter() # 初始序列
while True:
n = next(it) # 返回序列的第一个数
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
4.由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
break
？回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()滤掉非回数：
4.1.3排序算法 sorted
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36] #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(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo'] #一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可
#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']
4.2返回函数
高阶函数除了可以接受函数作为参数外，也可把函数作为结果返回
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
#闭包 ：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
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
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def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
return fs
4.3 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]
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4.4 装饰器
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4.5 偏函数
int2=functool.partical(int ,base=2)
int2('10010')#字符串转int,在转二进制
