python高阶函数

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

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

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

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。

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')]