Python 函數進階-高階函數

高階函數就是能夠把函數當成參數傳遞的函數就是高階函數，換句話說如果一個函數的參數是函數，那么這個函數就是一個高階函數。

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高階函數可以是你使用 def 關鍵字自定義的函數，也有Python系統自帶的內置高階函數。

我們下面的例子中，函數 senior 的參數中有一個是函數，那么senior就是一個高階函數；函數 tenfold 的參數不是函數，所以tenfold就只是一個普通的函數。

function：函數，可以是 自定義函數 或者是 內置函數；

iterable：可迭代對象，可迭代性數據。（容器類型數據和類容器類型數據、range對象、迭代器）

把可迭代對象中的數據一個一個拿出來，然后放在到指定的函數中做處理，將處理之后的結果依次放入迭代器中，最后返回這個迭代器。

將列表中的元素轉成整型類型，然后返回出來。

列表中的每一個數依次乘 2的下標索引+1 次方。使用自定義的函數，配合實現功能。

參數的意義和map函數一樣

filter用于過濾數據，將可迭代對象中的數據一個一個的放入函數中進行處理，如果函數返回值為真，將數據保留；反之不保留，最好返回迭代器。

保留容器中的偶數

參數含義與map、filter一致。

計算數據，將可迭代對象的中的前兩個值放在函數中做出運算，得出結果在和第三個值放在函數中運算得出結果，以此類推，直到所有的結果運算完畢，返回最終的結果。

根據功能我們就應該直到，reduce中的函數需要可以接收兩個參數才可以。

將列表中的數據元素組合成為一個數，

iterable：可迭代對象；

key：指定函數，默認為空；

reverse：排序的方法，默認為False，意為升序；

如果沒有指定函數，就單純的將數據安札ASCII進行排序；如果指定了函數，就將數據放入函數中進行運算，根據數據的結果進行排序，返回新的數據，不會改變原有的數據。

注意，如果指定了函數，排序之后是根據數據的結果對原數據進行排序，而不是排序計算之后的就結果數據。

將列表中的數據進行排序。

還有一點就是 sorted 函數可以將數據放入函數中進行處理，然后根據結果進行排序。

既然有了列表的內置函數sort，為什么我們還要使用sorted函數呢？

高階函數就是將函數作為參數的函數。

文章來自

python 高階函數有哪些

什么是高階函數?

變量可以指向函數，函數的參數可以接收變量，那么函數可以接收另一個函數作為參數，這種函數稱為高階函數。

python高階函數有哪些?

map函數

map()是python內置的高階函數，它接收兩個參數，一個是函數，一個是序列，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并且把結果作為新的列表返回。

filter函數

filter()同樣也是接收一個函數和一個序列，和map()不同的是，filter函數把傳入的函數依次作用于每個元素，然后返回返回值是True的元素。

reduce函數

reduce()把一個函數作用到一個序列上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果和序列的下一個元素做累積計算。

lambda函數

lambda()有時候傳參數時不需要顯示自定義的函數，直接傳入匿名函數更方便;冒號前面的X,y表示函數參數，匿名函數不需要擔心函數名的沖突，匿名函數也是一個函數對象，可以吧匿名函數賦值給一個變量，再利用變量來調用函數，匿名函數也可以作為返回值返回。

sorted函數

sorted()作為python內置高階函數之一，其功能是對序列(列表、元組、字典、集合、字符串)進行排序。

python高階函數有哪些

1、map

map()函數接受兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每一個元素上，并把結果作為新的Iterator返回。

舉例，比如我們有一個函數f(x)=x*2，要把這個函數作用在一個list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()實現。

def f(x):

... return x*2

...

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

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以，map()作為高階函數，事實上它把運算規則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x*2，還可以計算任意復雜的函數，比如把這個list所有的數字轉為字符串：

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一個函數作用在一個序列[x1, x2,

x3……]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累計計算。簡單來說，就是先計算x1和x2的結果，再拿結果與x3計算，依次類推。比如說一個序列求和，就可以用reduce實現。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

也就是說，假設python沒有提供int()函數，你完全可以自己寫一個把字符串轉化為整數的函數，而且只需要幾行代碼。

3、filter

用于過濾序列，和map函數類似，filter也接收一個函數和一個序列，不同于map的是，filter把傳入的函數依次作用于每一個元素，然后根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素，例如，在一個list中，刪掉偶數，只保留奇數，可以這么寫：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 結果: [1, 5, 9, 15]

把一個序列中的空字符串刪掉，可以這么寫：

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 結果: ["A", "B", "C"]

可見用filter()這個高階函數，關鍵在于正確實現一個篩選函數。

4、sorted

無論冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數字，我們可以直接比較，但如果是字符串或者兩個dict呢?直接比較數學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數抽象出來，Python內置的sorted()函數就可以對list進行排序：

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

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序：

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

[5, 9, -12, -21, 36]

一文讀懂Python 高階函數

將函數作為參數傳入，這樣的函數稱為高階函數。 函數式編程就是指這種高度抽象的編程范式。

變量可以指向函數，函數的參數能接收變量，那么一個函數就可以接收另一個函數作為參數，這種函數就稱之為高階函數。如下所示：

map(fun, lst)，將傳入的函數變量func作用到lst變量的每個元素中，并將結果組成新的列表返回。

定義一個匿名函數并調用，定義格式如--lambda arg1,arg2…:表達式

reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, …]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算。

filter() 函數用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

閉包的定義？閉包本質上就是一個函數

如何創建閉包？

如何使用閉包？典型的使用場景是裝飾器的使用。

global與nonlocal的區別：

簡單的使用如下：

偏函數主要輔助原函數，作用其實和原函數差不多，不同的是，我們要多次調用原函數的時候，有些參數，我們需要多次手動的去提供值。

而偏函數便可簡化這些操作，減少函數調用，主要是將一個或多個參數預先賦值，以便函數能用更少的參數進行調用。

我們再來看一下偏函數的定義：

類func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我們可以看到，partial 一定接受三個參數，從之前的例子，我們也能大概知道這三個參數的作用。簡單介紹下：

總結

本文是對Python 高階函數相關知識的分享，主題內容總結如下：

當前文章：python高階函數講解 python高階函數指什么
鏈接URL：http://m.newbst.com/article4/dogpcoe.html

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