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  • 3-7

    3、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,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()过滤偶数:

      filter(is_odd, [1,  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']

    备注: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

    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'

      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]

    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。

    eg:

    import mathdef is_sqr(x):    

      r = int(math.sqrt(x))    

      return r*r==x

    print filter(is_sqr, range(1, 101))

     

    4.自定义排序函数sorted()

    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]

     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,

     

    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。

    对于比较函数cmp_ignore_case(s1, s2),要忽略大小写比较,就是先把两个字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。

    eg:

    def cmp_ignore_case(s1, s2):
    u1 = s1.upper()
    u2 = s2.upper()
    if u1 < u2:
    return -1
    if u1 > u2:
    return 1
    return 0
    print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)

     

    5.返回函数

    Python的函数不但可以返回intstrlistdict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

      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xf()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

    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()

    6.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

     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

    发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,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()f3()结果应该是149,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的值已经变成了3。由于f1f2f3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1x12x23x3的函数。

    def f(j):
    def g():
    return j*j
    return g

    它可以正确地返回一个闭包gg所引用的变量j不是循环变量,因此将正常执行。

    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

    参考代码:

    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()

    7.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。

    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)=x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

    利用匿名函数简化以下代码:

    def is_not_empty(s):

        return s and len(s.strip()) > 0

    filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

    定义匿名函数时,没有return关键字,且表达式的值就是函数返回值。

    eg:

    print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

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