Python的高阶函数


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

体验高阶函数

在python中,abs()函数可以完成对数字绝对值计算。

abs(-10)
输出:10

round()函数可以完成对数字的四舍五入计算。

round(1.2)
输出1
round(1.9)
输出2

这里有个需求:任意两个数字,按照指定要求整理数字后(绝对值计算或四舍五入后)再进行求和计算。

方法1:

def add_num(a, b):
    return abs(a) + abs(b)

result = add_num(-1,2)
print(result)

输出3

方法2:

def sum_num(a,b,f):
    return f(a) + f(b)

result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result)
输出: 3

注意:方法2把函数作为参数传入到了sum_num中,使其成为高阶函数。两种方法对比之后,发现方法2的代码会更加简洁,函数灵活性更高。

函数式编程大量使用函数,减少了代码的重复,因此程序比较短,开发速度较快。

内置高阶函数

map()

map(func,lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表(python2)/迭代器(python3)返回。

需求:计算list1序列中各个数字的2次方。

list1 = [1,2,3,4,5]

def func(x):
    return x ** 2

result = map(func, list1)

print(result)
结果<map object at xxxxxx>(因为是迭代器所以返回的是其内存地址)

print(list(result))
结果[1, 4, 9, 16, 25] (把迭代器转为列表即可得列表)

reduce()

reduce(func, lst), 其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

注意: reduce()传入的参数func必须接收2个参数。

需求:计算list1序列中各个数字的累加和。

import functools

list1 = [1,2,3,4,5]

def func(a,b):
    return a + b

result = functools.reduce(func, list1)

print(result)
输出 15

filter()

filter(func, lst)函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个filter对象。如果要转换为列表,可以使用list()来转换。

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def func(x):
    return x % 2 = 0

result = filter(func, list1)

print(result) 输出<filter object at xxxxxx>

print(list(result)) 输出[2,4,6,8,10]