1 高阶函数的使用：
import math def add(x, y, f): return f(x) + f(y) sq = math.sqrt print add(25, 9,sq)
2. map函数：
map()函数 map()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，得到一个新的 list 并返回。 例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数： 因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算： def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 输出结果： [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81] 注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。 利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。 由于list包含的元素可以是任何类型，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可以处理这种数据类型。
假设用户输入的英文名字不规范，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'] def format_name(s): s[0].upper() + s[1:].lower() print map(format_name, ['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。
1 Python内置了求和函数sum()，但没有求积的函数，请利用recude()来求积： 2 输入：[2, 4, 5, 7, 12] 3 输出：2*4*5*7*12的结果 4 5 6 def prod(x, y): 7 return x*y 8 9 print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
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' ', ' ', ' ', ' ')，如下： a = ' 123' a.strip() 结果： '123' a=' 123 ' a.strip() 结果：'123'
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] ?不会了怎么办 filter() 接收的函数必须判断出一个数的平方根是否是整数，而 math.sqrt()返回结果是浮点数。 import math def is_sqr(x): r = int(math.sqrt(x)) return r*r==x print filter(is_sqr, range(1, 101))
5. sorted()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] 但 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。
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']
def cmp_ignore_case(s1, s2): a = s1.upper() b = s2.upper() if a < b: return -1 if a > b: return 1 return 0 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case) # 第二种方法： def cmp_iGnore_case(s1,s2): a = s1.lower() b = s2.lower() if a < b: return -1 if a > b: return 1 return 0 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_iGnore_case)
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。
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 lazy_prod(): def f(x,y): return x*y return reduce(f,lst,1) return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()
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 将 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 i*i 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 i*i，当 f1 被调用时： >>> f1() 9 # 因为f1现在才计算i*i，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。
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。 ?不会了怎么办 考察下面的函数 f: def f(j): def g(): return j*j 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。 def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(j): def g(): return j*j return g r = f(i) fs.append(r) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()
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
9. decorator装饰器：
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。 考察一个@log的定义： def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 对于阶乘函数，@log工作得很好： @log def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10) 结果： call factorial()... 3628800 但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错： @log def add(x, y): return x + y print add(1, 2) 结果： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 15, in <module> print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given) 因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。 要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用： def log(f): def fn(*args, **kw): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(*args, **kw) return fn 现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。
请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。
import time def performance(f): def fn(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %fs' %(f.__name__,(t2-t1)) return r return fn @performance def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)