python 函数式编程：高阶函数，map/reduce

python 函数式编程：高阶函数，map/reduce

#函数式编程
#函数式编程一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数
#（一）高阶函数

f=abs
f
print(f(-20))
#结果  20
#函数可以赋值给一个变量，即：变量可以指向函数
#那么函数名是什么？函数名其实就是指向函数的变量！

#下面的代码，执行后，abs已经不指向求绝对值函数而是一个整数10了。
#后面的abs(-10)将报错，无法执行，必须重启python才可以。
#abs=10
#abs(-10)

#一个简单的高阶函数
#所谓高阶函数，即是可以把函数作为其参数传入。
def add(x,y,f):
    return  f(x)+f(y)

print(add(-5,6,abs))

#演示高阶函数map()/reduce()
#map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable,map将传入的函数依次
#作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
#比如我们有一个函数f(x)=x^2，要把它作用在一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上

def f(x):
    return  x*x
r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
#Iterator是个迭代器，即是个惰性序列，需要list()函数让它把整个序列计算出来返回一个list
print(list(r))
#结果 [1,4,9,16,25,36,49,64,81]

#map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了。
#再来一个例子，把list所有数字转为字符串
print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8])))
#结果  ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8']

#reduce()函数
#它的效果就是：
#reduce(f,[x1,x2,x3,x4])=f(f(f(x1,x2),x3),x4)
from functools import reduce
def fn(x,y):
    return  x*10+y

print(reduce(fn,[1,3,5,7,9]))
#结果：13579, 即把序列转成了一个整数

#另一个例子，实现int()函数的功能
def str2int(s):
    def fn(x,y):
        return x*10+y
    def char2num(s):
        return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,
                '5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]
    return reduce(fn,map(char2num,s))
print(str2int('784533'))
#结果  784533

#还可以用lambda函数进一步简化成
def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4,
            '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
def str2int(s):
    return reduce(lambda x,y:x*10+y,map(char2num,s))
print(str2int('743092'))
#结果  743092