高阶函数
- 变量可以指向函数;
- 函数名是指向函数的变量
- 一个函数能接收另外一个函数作为参数，称之为高阶函数
def add(a, b, f):
return f(a) + f(b)
print(add(-9, 8, abs))
map/reduce
map函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用的序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
def f(x):
return x * x
print(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
# <map object at 0x101273358> Iterator是惰性序列，list函数它把整个序列都计算出来并返回一个list
print(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6])))
reduce 把一个函数作用在一个序列上，**这个函数必须接收两个参数**。reduce把结果继续和序列的下一个元素做积累计算
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
def char2num(char):
digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
return digits[char]
def fn(x, y):
return x * 10 + y
print(list(map(char2num,['4','6','8','2','1'])))
# [4, 6, 8, 2, 1] 先调用map，传入char2num函数，将字符的list转成int的list
from functools import reduce
# 46821 调用reduce，传入fn函数，将一个int的list中的所有元素，转成一个数字
print(reduce(fn,map(char2num,['4','6','8','2','1'])))
filter
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(x):
return x % 2 == 0
print(list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])))
sorted
python内置的sorted()函数可以对list进行排序
print(sorted([36, -3, 10, 7, -30]))
# [-30, -3, 7, 10, 36]
sorted()函数也是一个高阶函数，可以接受一个key函数来实现自定义的排序
print(sorted([36, -3, 10, 7, -30], key=abs))
# [-3, 7, 10, -30, 36]
print(sorted([36, -3, 10, 7, -30], key=abs, reverse=True))
# [36, -30, 10, 7, -3]
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower))
# ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
函数作为返回值
高阶函数除了可以接收函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
f = lazy_sum(1,3,5,7)
print(f)
# <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x1051fd6a8>
print(f())
# 16
当调用lazy_sum时，返回的是求和函数，调用f时，才是真正计算求和的结果
内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，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，这种称为闭包
** 返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变量的变量 **
匿名函数
print(list(map(lambda x: x * x, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])))
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数
lambda只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果
