高阶函数与匿名函数

高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

常用高阶函数

map()

reduce()

filter()

sorted()

 

lambda 匿名函数

使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。

 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。

使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

匿名函数是一个可迭代对象

 

##定义函数f
def f(x):
    return x**2
print f(4)

 

Python中使用lambda的话，写成这样

 

##不需要定义函数名，直接赋值给变量g
g = lambda x : x**2
print g(4)

 

map 函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，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list返回。

>>> a=range(10)
>>> b=range(10)
>>> c = lambda x : x**2      ##定义平方匿名函数，赋值给变量c
>>> map(c,a)                 ##直接获得一个 a 列表中值得的平方
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>>map(lambda x,y:x**y,  a,b)             ##跟多个参数，
[1, 1, 4, 27, 256, 3125, 46656, 823543, 16777216, 387420489]

 

 

 

reduce() 函数

函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合（列表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果

 

语法

reduce(function, iterable[, initializer])

function -- 函数，有两个参数

iterable -- 可迭代对象

initializer -- 可选，初始参数

返回值 --计算结果

>>> a = lambda x, y: x+y   ##lambda 定义平方匿名函数，赋值给变量a
>>> reduce(a, [1,2,3,4,5])  ##计算列表中元素和
15
>>> reduce(a, [1,2,3,4,5], 10)  ##将列表元素和作为a的一个参数与10再进行计算
25

 

 

 

sorted 函数

函数对所有可迭代的对象进行排序操作。

sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。

 

>>> a={8:'d', 9:'e', 2:'a', 4:'z'}
>>> sorted(a.items(), key=lambda x:x[0])      ##将字典换成列表，以key进行排序
[(2, 'a'), (4, 'z'), (8, 'd'), (9, 'e')]

>>> sorted(a.items(), key=lambda x:x[1])      ##以值进行排序
[(2, 'a'), (8, 'd'), (9, 'e'), (4, 'z')]

 

 

 

filter()函数

用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

 

语法

filter(function, iterable)

参数

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

返回值  -- 列表。

 

过滤出列表中的所有奇数：

 

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

##定义判断奇数函数，（取模余1）
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)

 

 

结果

[1, 3, 5, 7, 9]

 

 

 

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