1. 匿名函数
- 没有函数名的函数就是匿名函数
- 语法: 变量名 = lambda 形参列表 : 返回值
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说明：
根据实际情况，前面的 “变量名 = ” 可以不要（并非省略）
lambda：关键字，固定写法
形参列表：不可以通过 “冒号+类型名” 的方式来说明参数类型（因为 + 和后面的冒号冲突），只能用默认值来设定参数类型，其他和普通函数 的形参列表一样
“ : ”：固定写法
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返回值：相当于普通函数中 return 后面的语句，只能有一条语句（不能带有 return 的语句），因此有多行代码的普通函数，匿名函数无法实现
例： def func(a,b): return a + b print(func(1,2)) # 运行结果: 3 用 lambda 函数表达式表示如下： 法一： x = (lambda a,b : a + b) print(x(1,2) # 运行结果: 3 法二： print((lambda a,b : a + b)(1,2)) # 运行结果: 3
2. 高阶函数
可以将其他函数作为参数，或者将函数作为返回值返回的函数就是高阶函数
特点一：函数接收的参数是一个函数名
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特点二：返回值中包含函数
特点一 实例： # 需求一:将一个指定列表中的偶数，保存到一个新的列表中返回 # 需求二:将一个指定列表中的大于5的数，保存到一个新的列表中返回 lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] def fn1(a): # 定义一个函数用来检测任意数的偶数 if a % 2 == 0: return True return False def fn2(b): # 定义一个函数用来检测大于5的数 if b > 5: return True return False def fn(func, lst): # 参数 lst 为要进行筛选的列表 new_lst = [] # 创建一个新的列表 for i in lst: # 对要筛选的列表进行遍历 if func(i): # 根据需求进行筛选 new_lst.append(i) # 将满足需求的数添加到新的列表中 return new_lst # 返回新的列表 print(fn(fn1, lst)) # 运行结果: [2, 4, 6, 8, 10] print(fn(fn2, lst)) # 运行结果: [6, 7, 8, 9, 10]
2.1 map() 函数
接收两个参数，一个是函数，另一个是 iterable
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将传入的函数依次作用到每个元素，并把结果作为新的 iterable 返回
def f(x): return x*x m = map(f,[1,2,3,4]) # iterable 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列表 # m = map(lambda x : x*x, [1,2,3,4]) print(list(m)) # 运行结果： [1, 4, 9, 16] print(tuple(m)) # 运行结果： (1, 4, 9, 16) print(set(m)) # 运行结果： {16, 1, 4, 9} # 不建议用set()
2.2 filter() 函数
接收一个函数和一个序列(可迭代)
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将传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 和 False 决定保留还是丢弃该元素
def fn(n): return n % 2 == 1 f = filter(fn,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) # f = filter(lambda n : n % 2 == 1, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(list(f)) # 运行结果： [1, 3, 5, 7, 9] print(tuple(f)) # 运行结果： (1, 3, 5, 7, 9) print(set(f)) # 运行结果： {1, 3, 5, 7, 9} # 不建议用set()
3. 闭包
将函数作为返回值也是⾼阶函数我们也称为闭包
闭包的好处：
通过闭包可以创建⼀些只有当前函数能访问的变量
可以将⼀些私有数据藏到闭包中-
⾏成闭包的条件：
函数嵌套
将内部函数作为返回值返回
内部函数必须要使⽤到外部函数的变量实例： def fn1(): a = 100 def fn2(): print("我是fn2函数") return a return fn2 print(fn1()()) # 运行结果： 我是fn2函数 100
4. 装饰器的引入
- 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成需求，但是会产⽣以下⼀些问题
- 如果修改的函数多，修改起来会⽐较麻烦
- 不方便后期的维护
- 这样做会违反开闭原则(ocp)
程序的设计思想：要求开发对程序的扩展，要关闭对程序的修改
5. 装饰器的使用
通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进⾏扩展
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在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的
实例： def fn1(): print("我是fn1函数") def fn2(a,b): return a + b def start_end(old): # 参数 old 为要扩展的函数对象 def new_function(*args,**kwargs): # 创建一个新的函数 print('函数开始执行.....') r = old(*args,**kwargs) print('函数执行结束.....') return r return new_function # 返回函数 print(start_end(fn1)()) # 运行结果如下： 函数开始执行...... 我是fn1函数 函数执行结束...... None print(start_end(fn2)(123,456)) # 运行结果如下： 函数开始执行...... 函数执行结束...... 579 @start_end def speak(): print('天卓金榜题名') @start_end def listen(): print('助你榜上有名') speak() listen() # 运行结果如下： 函数开始执行..... 天卓金榜题名 函数执行结束..... 函数开始执行..... 助你榜上有名 函数执行结束.....
