一、高阶函数
既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。
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| def add(x, y, f): return f(x) + f(y) print(-10, 5, abs)
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1.1 map
map()函数接收一个函数名和n个可迭代对象。
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| >>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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| a = [1,2,3,4,5] b = [2,3,4,5,6] def sum_num(x, y): return x + y sum_a_b = map(sum_num, a, b) print(list(sum_a_b))
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1.2 reduce
reduce
把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]
上,这个函数必须接收两个参数,reduce
把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
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| reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
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比方说对一个序列求和,就可以用reduce
实现:
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| >>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
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当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()
,没必要动用reduce
。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]
变换成整数13579
,reduce
就可以派上用场:
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| >>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
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这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str
也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map()
,我们就可以写出把str
转换为int
的函数:
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| >>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> def char2num(s): ... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} ... return digits[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579
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整理成一个str2int
的函数就是:
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| from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def str2int(s): def fn(x, y): return x * 10 + y def char2num(s): return DIGITS[s] return reduce(fn, map(char2num, s))
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还可以用lambda函数进一步简化成:
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| from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s): return DIGITS[s]
def str2int(s): return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
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也就是说,假设Python没有提供int()
函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码!
1.3 filter
和map()
类似,filter()
也接收一个函数和一个序列。和map()
不同的是,filter()
把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
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| def is_odd(n): return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
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把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:
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| def not_empty(s): return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
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可见用filter()
这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。
注意到filter()
函数返回的是一个Iterator
,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()
完成计算结果,需要用list()
函数获得所有结果并返回list。
1.4 sorted
Python内置的sorted()
函数就可以对list进行排序:
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| >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36]
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此外,sorted()
函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key
函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:
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| >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
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key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs
处理过的list:
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| list = [36, 5, -12, 9, -21]
keys = [36, 5, 12, 9, 21]
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然后sorted()
函数按照keys进行排序,并按照对应关系返回list相应的元素:
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| keys排序结果 => [5, 9, 12, 21, 36] | | | | | 最终结果 => [5, 9, -12, -21, 36]
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我们再看一个字符串排序的例子:
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| >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
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默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a'
,结果,大写字母Z
会排在小写字母a
的前面。
现在,我们提出排序应该忽略大小写,按照字母序排序。要实现这个算法,不必对现有代码大加改动,只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串,实际上就是先把字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。
这样,我们给sorted
传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:
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| >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
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要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True
:
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| >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
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从上述例子可以看出,高阶函数的抽象能力是非常强大的,而且,核心代码可以保持得非常简洁。
二、匿名函数
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| class Students(): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age
stu1 = Students('zhangsan', 21) stu2 = Students('lisi', 22) stu3 = Students('wangwu', 23) result_list = sorted([stu1, stu2, stu3], key=lambda x: x.age) for stu in result_list: print(stu.name)
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三、闭包
1. 什么是闭包?
闭包其实就是一个函数
2. 如何创建闭包?
a. 有函数的嵌套;b. 内部函数中要使用外部函数的变量;c. 外部函数必须有返回值,返回内部函数名
3. 如何使用闭包?
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| def funOut(num1): def funIn(num2): return num2 + num1 return funIn
f = funOut(100) print(type(f)) result = f(200) print(result)
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1.1 闭包的特殊用途
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import time def writeLog(func): try: file=open('wirteLog.txt','a',encoding='utf-8') file.write('访问:') file.write(func.__name__) file.write('\t') file.write('时间:') file.write(time.asctime()) file.write('\n') except Exception as e: print(e.args) finally: file.close() def fun1(): print('功能1') def fun2(): print('功能2')
def funcOut(func): def funcIn(): writeLog(func) func() print('调用',func.__name__,'结束') return funcIn
fun1=funcOut(fun1) fun1() fun2=funcOut(fun2) fun2()
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四、装饰器
4.1 装饰器的基本使用
装饰器的基本使用简化了闭包的调用通过@funcOut
直接完成了fun1=funcOut(fun1),fun2=funcOut(fun2)
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| import time
def writeLog(func): try: file=open('log.txt','a',encoding='utf-8') file.write('访问:') file.write(func.__name__) file.write('\t') file.write('时间:') file.write(time.asctime()) file.write('\n') except Exception as e: print(e.args) finally: file.close()
def funcOut(func): def funcIn(): writeLog(func) func() return funcIn
@funcOut def fun1(): print('功能1')
@funcOut def fun2(): print('功能2') fun1() fun2()
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4.2 多个修饰器的作用
多个修饰器的使用注意,修饰器的顺序问题,按照解释型语言的执行顺序添加修饰器即可
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def funOut(fun): def funIn(): print('Hello') fun() return funIn
def funOut1(fun): def funIn(): print('I am foo') return funIn
@funOut @funOut1 def func(): print('foo 正在运行') func()
Hello I am foo foo 正在运行
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4.3 带参数的装饰器
注意内函数传参即可
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| import time def writeLog(fun): print('正在调用函数', fun.__name__, '/t time:', time.asctime())
def funOut(fun): def funIn(x, y): writeLog(fun) return fun(x, y) return funIn
@funOut def sum_num(x, y): result = x + y return result result = sum_num(1, 2) print(result)
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通用装饰器
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| def funOut(fun): def funIn(*args, **kwargs): writeLog(fun) return fun(*args, **kwargs) return funIn
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4.4 偏函数
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| print(int('12345')) print('八进制转换为十进制:',int('12345',base=8)) print('十六进制转换为十进制:',int('12345',16))
print(int('1010',base=2)) print(int('101010',base=2)) print(int('10101010',base=2))
def new_int(s): return int(s,base=2) print(new_int('1010')) print(new_int('101010')) print(new_int('10101010'))
from functools import partial new_int=partial(int,base=2) print(new_int('1010')) print(new_int('101010')) print(new_int('10101010'))
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