python专题高阶函数

一 前言

本篇内容是关于一些高阶函数基本使用的知识，其目的主要是简化代码，更加精炼；

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二 高阶函数

2.1 高阶函数概念

函数式编程为高阶函数（Higher-order function）；函数式编程是指将一个函数作为另一个函数参数的编程方式；一般情况下使用函数式编程通常都会使用到匿名函数简化代码；

2.2 高阶函数示例

如下所示，定义过滤函数filter，如果函数值大于5就返回入参，否则返回None;

将 filter 函数 作为 getNumber 函数的第一个入参，在函数体调用filter函数对第二个入参arrs进行值的过滤操作；

最后对filter(num)进行判定，如果是None不入新的列表，否则加入列表；

# -*- coding: utf-8 -*-

# 对数组 arr 进行过滤
def getNumber(filter,arrs):
    return [ filter(num) for num in arrs if filter(num) is not None]

# 定义过滤函数
def filter(num):
    if num > 5:
        return num
    else:
        pass

result = getNumber(filter,list(range(0,10,2)))
print(result)

输出

[6, 8]

三 内置函数

常用的内置高阶函数如下；

3.1 map()

map函数接受两个参数，一个是函数，一个是序列；map将传入的函数依次作用于序列中的每个元素，将结果作为新的列表返回；

如下示例，传入匿名函数，其作用是对列表list中的每个值进行乘2，对新的值组成列表并返回；

anno_map = map(lambda x: x * 2, list(range(0,10,2)))
print(list(anno_map))

输出

[0, 4, 8, 12, 16]

3.2 reduce()

reduce()：函数接收两个参数，一个是函数，另一个是序列；函数必须接收两个参数，reduce将序列的前一个参数和后一个参数进行累计计算的结果返回；

如下示例 将 0，2，4，6，8 进行累加的结果进行返回；

from functools import reduce

anno_reduce = reduce(lambda x, y: x + y, range(0,10,2))
# 20
print(anno_reduce)

3.3 filter()

filter()：筛选过滤函数；将传入的函数，依次作用于每个元素，如果函数返回值是True就保留否则丢弃；

如下所示，对[0,10)的数字进行判定，如果能被2整除就保留，否则丢弃；

anno_filter = filter(lambda x: x % 2 == 0,list(range(10)) )
print(list(anno_filter))

输出

[0, 2, 4, 6, 8]

3.4 sorted()

sorted() 是排序函数 ， 其参数如下

• iterable 是一个序列
• key 可计算的排序函数，用于自定义排序；
• reverse 排序规则，reverse = False 升序(默认），reverse = True降序；

如下示例，key的函数进对列表中的每个元素进行作用，对运算后的结果进行大小比较，默认是升序；

anno_sorted = sorted([2,1,5,3,7], key=lambda x: x * x)
print(anno_sorted)

输出

[1, 2, 3, 5, 7]