python函数式编程、高阶函数

1、map()

python内置的高阶函数，接收一个函数f和一个list，并通过把函数f依次作用在list的每个元素上，得到一个新的list并返回。

 def f(x):return x * xprint map(f , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])输出----> [1,4,9,16]

注：map()并不改变原有的list，而是返回一个新的list

2、reduce()

内置高阶函数，接收一个函数f和一个list。f必须接收两个参数，reduc()对list的每个元素反复调用f，并返回最终结果值。

def f(x,y):reeturn x+y
reduce(f,[1,3,5])运行----> f(1,3) = 4f(4,5) = 9   将上面使用 f 执行的到的结果作为这个 f 的第一个参数计算结果返回 9

reduce()可接收第三个可选参数，作为计算的初始值。

reduce(f,[1,3,5],100) 那么运算结果就是109

3、filter()
内置高阶函数，作用类似于过滤。接收f和list，f的作用是对每一个元素进行判断，返回True和False。filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素(False),返回由符合条件元素组成的新list。

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# 筛选奇数
def is_add(x):return x % 2 == 1
filter( is_add , [1,4,6,7,9,12,17] )运行-----> [1,7,9,17]#删除None或空字符串
def is_not_emptty(s):return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty , ['test' , None, '' , 'str', '    ','END'])运行-----> ['test','str','END']

4、sorted() 可对list进行排序

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

sorted也是一个高阶函数，接收一个比较函数实现自定义排序。

比较函数的定义：

传入两个待比较的元素x，y

如果x应排在y前面，返回-1

如果x应排在y后面，返回1

如果x等于y，返回0

#实现倒序排序
def reversed_cmp(x,y):if x > y:return -1if x < y:return 1return 0sorted([36,5,12,9,21] , reversed_cmp)运行------> [36,21,12,9,5]

5、Python返回函数

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#返回函数和返回函数值的区别
def f():print 'call f()...'def g():print 'call g()...'return g     #这儿返回的是指向g（）这个函数的变量g
#如果是  return g()  那么是返回g()这个函数计算的返回值>>> x = f()
call f()...
>>> x
<function g at 0x10376f320>
>>>x()
call g()...
#延迟计算

6、Python闭包

内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。

# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():fs = []for i in range(1, 4):def f():return i*ifs.append(f)return fsf1, f2, f3 = count()
#实际上返回结果并不是1,4,9  而是 9,9,9,#原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，#所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变成3

因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

修改上述代码使之正确返回1,4,9

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def count():fs = []for i in range(1, 4):def f(m = i):return m * mfs.append(f)return fsf1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()

7、Python 匿名函数

#正常函数
def addNum(a,b):return a + b#等同的匿名函数
lam = lambda a,b:a+b
#冒号前为参数

8、装饰器@decorator

python内置的@语法就是为了简化装饰器调用

@new_fn                          def f1(x):def f1(x):           ------->        return x * 2return x * 2                 f1 = new_fn(f1)

作用：

极大地简化代码。避免每个函数编写重复代码。

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