python高阶函数

python高阶函数有很多,我们这里主要介绍六种常用的高阶函数:

lambda（）匿名函数，filter（）筛选函数，map（）函数，reduce（）函数，zip（）函数 ,sorted()函数

1.lambda（）匿名函数

概念
- 是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。
语法:
- lambda 形参：返回值
解释
- 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。仅仅能在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。

示例:

#例一:
sum = lambda a,b:a+b
print(sum(10,20))    # 30
print(sum(20,30))    # 50

#例二:
#对字典排序
infors = [{"name":"wang","age":18},{"name":"li","age":20},{"name":"qian","age":30}]
infors.sort(key=lambda x:x['age']) #根据值对字典排序
print(infors)

#例三: 
def test(a,b,func):
    result = func(a,b)
    return result

num = test(11,22,lambda x,y:x+y)
print(num)      #33

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2.filter（）筛选函数

概念
- filter() 函数是一个对于可迭代对象的过滤器，过滤掉不符合条件的元素，返回的是一个迭代器
语法
- filter(function, iterable)
- 该函数接收两个参数，第一个为函数的引用或者None，第二个为可迭代对象

示例

#例一:
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
alist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(list(alist))     #[1, 3, 5, 7, 9]

#例二:
my_list=[1,2,'',3,4,'6',' ']
new_list=list(filter(None,my_list))  
print(new_list)      #[1, 2, 3, 4, '6', ' ']
#注:None 函数 过滤掉'' 而不是过滤掉空字符串

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3.map（）函数

概念
- map()函数接收的是一个函数 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。
语法
- map(function, iterable, ...)
- 参数：function -- 函数，iterable -- 一个或多个序列
- 返回值：Python 2.返回列表。Python 3.返回迭代器。
解释
- map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list

示例

#例一:
lst=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def f(x):
    return x*x
lst1=list(map(f,lst))
print(lst1)

#例二:首字母大写,其他小写
def standard_name(s):
    A = s[0:1].upper() + s[1:].lower()
    return A

lst = ['zHAngSan','LISi','wangwu','ZHAOLIU']
print(map(standard_name,lst))
for i in map(standard_name,lst):
    print(i)
    
# <map object at 0x000000000296ABA8>
# Zhangsan
# Lisi
# Wangwu
# Zhaoliu

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4.reduce（）函数

作用
- reduce()函数接收的参数和 map()类似，但是行为不同。reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积
语法
- reduce(function, iterable[, initializer])
- 参数：function -- 函数，有两个参数。iterable -- 可迭代对象。initializer -- 可选，初始参数
- reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,用传给 reduce 中的函数 f（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 f 函数运算，最后得到一个结果

示例

#注意 :在python3中如果使用reduce需要先导入

#例一:
from functools import reduce
lst=[1,2,3,4,5,6]
def sum(x,y):
    return x+y
print(reduce(sum,lst))


#例二:
from functools import reduce
def f(a,b):
    return a+b
s = reduce(f,[1,2,3,4],10)
print(s) #1+2+3+4+10.这里的第三个参数是做为初始值的。

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5.zip（）函数

作用
- zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象 ,这个可迭代对象可以使用循环的方式列出其元素 ,若多个可迭代对象的长度不一致,则所返回的列表与长度最短的可迭代对象相同.

范例

a=zip([1,2,3],['a','b','c'])
print(a)            #<zip object at 0x00000000029DE9C8>
print(list(a))      #[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

#上面其实可以看出一个打包的过程，对应的就有解包的方法，用'*'操作符可以实现解包：
a=zip([1,2,3],['a','b','c'])
print(list(zip(*a)))         #[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

#注意，zip返回的本质是一个生成器，如果利用list,或其他方法迭代后，生成器就是空的
a=zip([1,2,3],['a','b','c'])
print(list(a))          #[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
print(list(a))          #[]   因为上面已经把生成器使用了

#当传入的两个参数的长度不同是，按短的进行处理
a=zip([1,2,3,4],['a','b','c'])
print(list(a))           #[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

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