高阶函数

定义：
至少满足下列一个条件：

接受一个或多个函数作为输入
输出一个函数

python里的高阶函数有 filter、map、reduce、sorted、匿名函数lambda等

函数传参

顾名思义就是把一个函数作为参数传到另一个函数中，也不复杂，直接上代码：

def test1(x, func):return func(x)print(test1([1, 2, 3, 4, 5], sum))

这是一个很简单的示例，sum函数作为参数传入test1函数。

返回函数（闭包）

在函数中定义了另一个函数，并且把定义的函数作为返回值返回出去，在外部调用。


def mySum(*args):def sum():sum1 = 0for i in args:sum1 = sum1 + ireturn sum1return sumfunc1 = mySum(1, 2, 3, 4, 5)
print(func1)
print(func1())

从代码中能够看出，如果直接调用func1，打印的是函数的地址。
所以需要像调用函数一样去执行：func1()，才能打印结果。

匿名函数lambda

python使用lambda来创建匿名函数

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。
只能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

lambda [arg1 [,arg2,…argn]]:expression
lambda 参数列表：return [表达式] 变量
由于lambda返回的是函数对象（构建的是一个函数对象），所以需要定义一个变量去接收

划重点：
在Python3里，map返回的结果是迭代器(iterator)，因此需要先转换为列表list，再print输出。

rst = map(lambda x: x ** x, [y for y in range(5)])
print(rst, type(rst))
print(list(rst))
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
print(squares)

释疑
有些文章里面说lambda能够提高运行效率，一篇博文里面对此进行了验证

我没有进行试验，不过从结果看出来，其实效率没什么差别。
还有其他用法：
比如把lambda赋值给一个变量，然后像函数一样调用。


rst2 = lambda x, y, z: x * y * zprint()
print(rst2(2, 3, 4))tup = [(1, "a"), (8, "r"), (3, "e"), (4, "b")]print()
print(sorted(tup, key=lambda x: x[0]))
print()
print(sorted(tup, key=lambda x: x[1]))
print()

对元组进行排序，lambda结合sorted函数
运行结果：

还有一些其他使用：


# 在tkinter中定义内联的callback函数
import sys
from tkinter import Button, mainloop# 这里可以弹出一个窗口，点击按钮，打印Hello,World！
callBck = Button(text='Press', command=(lambda: sys.stdout.write('Hello,World！\n')))
callBck.pack()
callBck.mainloop()

另一段代码：


str2 = ['123', '213', '2443425', '12324235', '123123', '234234', '434234']
strBegin = filter(lambda x: x.startswith('1'), str2)
print(strBegin, type(strBegin))
print(list(strBegin))

运行结果：

打印结果时，因为结果需要转换类型才能打印出来，所以，使用的是：print(list(strBegin))

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高阶函数

函数传参

返回函数（闭包）

匿名函数lambda

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