python中的高阶函数

文章目录：

1 什么是高阶函数？
- 1.1 高阶函数：一个函数的`函数名`作为参数传给另外一个函数
- 1.2 高阶函数：一个函数返回值（return）为另外一个`函数`
2 python内置的高阶函数
- 2.1 高阶函数：map
- - 2.1.1 对于迭代器Iterator三种方式访问
- 2.2 高阶函数：filter
- 2.3 高阶函数：reduce
- 2.4 高阶函数：sorted

1 什么是高阶函数？

只要满足下面的任意一个条件就是高阶函数

1、一个函数的函数名作为参数传给另外一个函数
2、一个函数返回值（return）为另外一个函数（返回为自己，则为递归）

下面分别举例详细说明：

1.1 高阶函数：一个函数的`函数名`作为参数传给另外一个函数


def func():print("定义一个普通函数")def high_level(func):print("定义一个高阶函数")# 在函数内部，通过传入的函数参数调用func()high_level(func)
# 结果
"""
定义一个高阶函数
定义一个普通函数
"""

把一个函数名作为参数传给另外一个函数之后，就可以在高阶函数内部调用这个函数了

1.2 高阶函数：一个函数返回值（return）为另外一个`函数`


def func():print("定义一个普通函数")def high_level(func):print("定义一个高阶函数")return func#  return func() 这个是直接返回函数调用，递归函数就是如此res = high_level(func)
# 高阶函数返回函数之后在调用func函数
res()
# 结果
"""
定义一个高阶函数
定义一个普通函数
"""

要高阶函数的返回值为函数，则必须要把函数作为参数传入

2 python内置的高阶函数

1、map
2、filter
3、reduce：是functools模块中的函数，需要导入
4、sorted

2.1 高阶函数：map

map函数接收的是两个参数，一个是函数名，另外一个是序列，其功能是将序列中的数值作为函数的参数依次传入到函数值中执行，然后再返回到列表中。返回值是一个迭代器对象
eg:<map object at 0x00000214EEF40BA8>

图片示例：

举例说明：

def func(x):return x**2map(func, [2,3,4,5])
print(map(func, [2,3,4,5]))
print(type(map(func, [2,3,4,5])))res = map(func, [2,3,4,5])for i in res:print(i)list(map(func, [2,3,4,5]))# 结果
"""
<map object at 0x0000022C5F15CB00>
<class 'map'>
4
9
16
25
[4, 9, 16, 25]
"""

可以看出，只要用map函数，就可以让列表中的每一个数都完成一次对函数参数的调用，并将结果返回到一个可迭代对象中

可以通过 list(map()) 将map函数返回的迭代对象转化为列表

高阶函数map一般和 匿名函数 lambda联合使用

calc1 = lambda x:x**2
print(calc1(2))calc2 = lambda x, y : x*y
print(calc2(3, 5))print(list(map(calc1, [6,7,8,9])))
# 或   # 两者是一样的
print(list(map(lambda x, : x**2, [6,7,8,9])))print(list(map(calc2, [2,3,4,5], [6,7,8,9])))
# 或   # 两者是一样的
print(list(map(lambda x, y : x*y, [2,3,4,5], [6,7,8,9])))# 结果
"""
4
15
[36, 49, 64, 81]
[36, 49, 64, 81]
[12, 21, 32, 45]
[12, 21, 32, 45]
"""

2.1.1 对于迭代器Iterator三种方式访问

next（）
for循环
变成列表

res = map(lambda x:x**3, [2,3,4])
next(res)res = map(lambda x:x**3, [2,3,4])
for i in res:print(i)res = map(lambda x:x**3, [2,3,4])
print(list(res))

2.2 高阶函数：filter

filter函数也是接收一个函数和一个序列的高阶函数，其主要功能是过滤。其返回值也是迭代器对象，例如：<filter object at 0x000002042D25EA90>，其图示如下：

图片示例：

names=["Alex","amanda","xiaowu"]
#filter函数机制
def filter_test(func,iter):names_1=[]for i in iter:if func(i): #传入的func函数其结果必须为bool值，才有意义names_1.append(i)return names_1
#filter_test函数
print(filter_test(lambda x:x.islower(),names))#filter函数
print(list(filter(lambda x:x.islower(),names)))

传入的参数返回的是布尔值，例如： "Tom".islower()，返回的是一个布尔值False，只有所有的字母小写返回True

2.3 高阶函数：reduce

reduce函数也是一个参数为函数，另一个参数为可迭代对象 Iterable Object（eg: list列表）。，其返回值为一个值而不是迭代器对象，故其常用与叠加、叠乘等，图示例如下：

reduce中的函数必须也要接收2个参数，执行时把前一个结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

from functools import reduce
def func(x, y):return x*10 + yreduce(func, [3,4,5,6])
# func(3,4) = 3*10+4 = 34
# func( func(3,4),5) = func(34, 5) = 34*10+5 = 345
# func( func( func(3,4), 5), 6) = 345*10 +6 = 3456# 结果
# 3456

Map/Reduce常常一起配合使用，下面的例子是一个用Map/Reduce把str转换为int的函数：

from functools import reduceDIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}def str2int(s):def fn(x, y):return x * 10 + ydef char2num(s):return DIGITS[s]return reduce(fn, map(char2num, s))# 结果
# 123456789

2.4 高阶函数：sorted

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。

我们再看一个字符串排序的例子：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于’Z’ < ‘a’，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。

现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

参考：
1、https://www.cnblogs.com/littlefivebolg/articles/9094942.html
2、https://www.cnblogs.com/ArsenalfanInECNU/p/9620931.html # 博客值得学习

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