python高阶函数

十一7天假期,在家休6天。上班来什么都不想做,好无聊。

到今天才想起来学点东西,还是把以前看过的知识再巩固下,顺便记录下来。

本人学python以来,一直断断续续,没人带,自己慢慢摸索。还没入门,好悲剧。

废话不多说,下面是记录的详细内容:

1.把函数作为参数

下面简单编写一个高阶函数:

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)
如果传入abs作为参数f的值:
add(10, -8, abs)
根据函数的定义,函数实际执行的代码是:
abs(10) + abs(8)

结果:18
由于参数x,y和f都可以任意传入,如果f传入其它函数,可以得出不同的返回值 **任务**:利用add(x, y, f)函数,计算
![](http://blog.cenhq.com/wp-content/uploads/2015/10/1.png)
**解答:**
import math

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

print add(25, 9, math.sqrt)

结果:8.0

2.map()函数

map()函数是python内置的高阶函数,它接收一个函数f和一个list,并通过把函数f依次作用在list的每个元素上,得出一个新的list并返回


例如:list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]


如果希望把list的每个元素都平方,可以用map()函数


因此,我们只需要传入函数f(x)=xx,就可以利用map()函数来完成这个计算



def f(x):
return xx

print map(f,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

结果:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意:map()不是改变原有的list,而是返回一个新的list。


由于list包含的元素可以是任意类型,因此,map()不仅仅可以处理只包含数值的list,事实上它可以处理包含任意类型的list,只要传入的函数f可以处理这些数据类型。


任务 :假设用户输入的英文名不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list:


输入:[‘adam’,’LISA’,’barT’]

输出:[‘Adam’,’Lisa’,’Bart’]





解答:


def s(x):
return x[0].upper() + x[1:].lower()

print map(s, [‘adam’,’LISA’,’barT’])

结果:[‘Adam’,’Lisa’,’Bart’]




#### 3.reduce() 函数



reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。


例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:


def f(x, y):
return x + y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:


先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;

再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;

再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;

再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;

由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。


上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。


reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:


reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

结果将变为125,因为第一轮计算是:


计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101




任务
Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积:

输入:[2, 4, 5, 7, 12]

输出:245712的结果


解答
def f(x, y):
return x y

print reduce(f, [2, 4, 5, 7, 12])

结果:3360




#### 4.filter()函数

filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。


例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:


def is_odd(x):
return x % 2 == 1

然后,利用filter()过滤掉偶数:
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果:[1, 7, 9, 17]

利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除 None 或者空字符串:
def is_not_empty(s):

return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, [‘test’, None, ‘’, ‘str’, ‘ ‘, ‘END’])

结果:[‘test’, ‘str’, ‘END’]

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。


当rm为空时,默认删除空白符(包括’\n’, ‘\r’, ‘\t’, ‘ ‘),如下:


a = ‘    123’
a.strip()

结果: ‘123’

a=’\t\t123\r\n’
a.strip()

结果:’123’

任务:请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]



解答:
import math

def f(x):
n = int(math.sqrt(x))
return n
n == x

print filter(f, range(1, 101))

结果:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]



#### 5.自定义排序函数

Python内置的 sorted()函数可对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,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。

因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0

这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序:
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:
>>> sorted([‘bob’, ‘about’, ‘Zoo’, ‘Credit’])
[‘Credit’, ‘Zoo’, ‘about’, ‘bob’]

‘Zoo’排在’about’之前是因为’Z’的ASCII码比’a’小。

任务:对字符串排序时,有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数,实现忽略大小写排序的算法。
输入:[‘bob’, ‘about’, ‘Zoo’, ‘Credit’]

输出:[‘about’, ‘bob’, ‘Credit’, ‘Zoo’]

解答:
def n(x,y):
x = x.lower()
y = y.lower()
if x > y:
return 1
if x < y:
return -1
return 0

>>> sorted([‘bob’,’about’,’Zoo’,’Credit’], n)
[‘about’, ‘bob’, ‘Credit’, ‘Zoo’]


#### 6.返回函数

Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型,还可以返回函数!


例如,定义一个函数 f(),我们让它返回一个函数 g,可以这样写:

def f():
print ‘call f()…’
# 定义函数g:
def g():
print ‘call g()…’
# 返回函数g:
return g

仔细观察上面的函数定义,我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象,函数名 g 就是指向函数 g 的变量,所以,最外层函数 f 可以返回变量 g,也就是函数 g 本身。


调用函数 f,我们会得到 f 返回的一个函数:

> x = f()  # 调用f()
call f()…
>>> x # 变量x是f()返回的函数:
<function g at 0x1037bf320>
>>> x() # x指向函数,因此可以调用
call g()… # 调用x()就是执行g()函数定义的代码

请注意区分返回函数和返回值:
def myabs():
return abs # 返回函数

def myabs2(x):
return abs(x) # 返回函数调用的结果,返回值是一个数值

返回函数可以把一些计算延迟执行。例如,如果定义一个普通的求和函数:
def calc_sum(lst):
return sum(lst)

调用calc_sum()函数时,将立刻计算并得到结果:
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4])
10

但是,如果返回一个函数,就可以“延迟计算”:
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum

调用calc_sum()并没有计算出结果,而是返回函数:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
>>> f
<function lazy_sum at 0x1037bfaa0>

对返回的函数进行调用时,才计算出结果:
>>> f()
10

由于可以返回函数,我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。

任务:请编写一个函数calc_prod(lst),它接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积
def calc_prod(lst):
def aa(x,y):
return xy
def bb():
return reduce(aa,lst)
return bb

>>> f = calc_prod([1,2,3,4])
>>> f()
24


#### 7.闭包

在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的,只是他们无法被外部访问:
def g():
print ‘g()…’

def f():
print ‘f()…’
return g

g 的定义移入函数 f 内部,防止其他代码调用 g
def f():
print ‘f()…’
def g():
print ‘g()…’
return g

但是,考察上一小节定义的 calc_sum 函数:
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum

注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,因为它引用了calc_sum 的参数 lst


像这种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。举例如下:

# 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 ii
fs.append(f)
return fs

f1, f2, f3 = count()

你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果全部都是 9(请自己动手验证)。


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 ii,当 f1 被调用时:


>>> f1()
9 # 因为f1现在才计算ii,但现在i的值已经变为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。

任务:返回闭包不能引用循环变量,请改写count()函数,让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。

考察下面的函数 f:
def f(j):
def g():
return jj
return g

它可以正确地返回一个闭包g,g所引用的变量j不是循环变量,因此将正常执行。


在count函数的循环内部,如果借助f函数,就可以避免引用循环变量i。


解答:


def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return jj
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs

>>> f1,f2,f3 = count()
>>> print f1(), f2(), f3()
1 4 9


#### 8.匿名函数

高阶函数可以接收函数做参数,有些时候,我们不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。


在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算 f(x)=x2 时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:


>>> map(lambda x: x  x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出,匿名函数 lambda x: x x 实际上就是:
def f(x):
return x x

关键字lambda 表示匿名函数,冒号前面的 x 表示函数参数。


匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式不写return,返回值就是该表达式的结果。


使用匿名函数,可以不必定义函数名,直接创建一个函数对象,很多时候可以简化代码:


>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]

返回函数的时候,也可以返回匿名函数:
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(1)
1

任务:利用匿名函数简化以下代码:
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0

filter(is_not_empty, [‘test’, None, ‘’, ‘str’, ‘ ‘, ‘END’])

*解答:
print filter(lambda s:s and len(s.strip()) > 0, [‘test’, None, ‘’, ‘str’, ‘  ‘, ‘END’])
[‘test’, ‘str’, ‘END’]


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