【python】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。

1 def f(x):
2     return x * x
3 print map(f , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
4 
5 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) = 4
              f(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。

# 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 -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

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

运行------> [36,21,12,9,5]

5、Python返回函数

 

#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*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, 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

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        
        def f(m = i):
                
            return m * m
        fs.append(f)
    return fs

f1, 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 * 2

  return 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。

  打印日志:@log

  检测性能:@preformance

  数据库事物:@transaction

  URL路由:@post('/register')

装饰器内容理解可参见 http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html 

原文地址:https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/7911078.html