Python 深入淺出 - 高階函數

Python 内置函數求絕對值。

print(abs(-10))
           

輸出結果： 10

print(abs)
           

輸出結果：

結論：abs(-10) 是函數調用，而 abs 是函數本身。

變量指向函數

（1）函數結果指派給變量：

value = abs(-1)
print(value)
           

輸出結果： 1

（2）函數本身指派給變量，即變量指向函數

func = abs
print(func)
           

輸出結果：

結論： 變量指向函數後，也可以通過這個變量來調用函數，通過調用這個變量func() 和 abs() 是相同的效果。

print(func(-2))
           

輸出結果：2

函數名也是變量

函數名其實就是指向函數的變量的。

函數作為另一個函數的參數（高階函數）

既然變量可以指向函數，函數的參數能接收變量，那麼一個函數就可以接收另一個函數作為參數，這種能夠接收另一個函數作為參數的函數稱之為 高階函數

def handle(x,y,func):
    return func(x,y)

def func(x,y):
    return x*y

res  = handle(2,5,func)
print(res)
           

輸出結果：10

編寫高階函數，就是讓函數的參數能夠接收别的參數。

Python 内置 map() 函數

map() 函數： 能夠接收兩個參數，一個參數是函數，一個參數是 Iterable,map() 将傳入的參數依次作用到序列中的每一個元素，并把結果作為新的 Iterator 傳回。

ul = [1,2,3,4,5]
res = map(fun,ul)
print(list(res))
           

輸出結果：[1, 4, 9, 16, 25]

print(list(map(str,[1,2,3,4,5])))
           

輸出結果：[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’]

Python 内置 reduce() 函數

reduce()函數：reduce() 把一個函數作用在一個序列[x1,x2,x3….],這個函數必須接收兩個參數，reduce 把結果繼續喝序列的下一個元素做累積計算。

reduce(f,[x1,x2,x3]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)

def num_append(x, y):
    return x * 10 + y
result = reduce(num_append, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result)
print(result- 5)
           

輸出結果：

12345

12340

首字母轉換成大寫的

def toFirstUpper(str):
   return str.capitalize()
strlist =map(toFirstUpper,["android","java","linux"])
print(list(strlist))
           

輸出結果：[‘Android’, ‘Java’, ‘Linux’]

Python 内置 filter() 函數

filter() 函數用于過濾序列，和 map() 函數類似，也接收一個函數，filter() 把傳入的函數依次作用在每個元素上，然後根據傳回值 True 還是 False 決定保留還是丢棄該元素。

隻取奇數：

def isOdd(n):
    return n %2 == 1
odd_num = list(filter(isOdd,[1,2,3,4,5,6,7]))
print(odd_num)
           

輸出結果：[1, 3, 5, 7]

Python 内置 sorted() 函數

sorted() 函數可以對 list 進行排序。

print(sorted([23,-1,0,30,-11])) 
           

輸出結果：[-11, -1, 0, 23, 30]

sorted() 函數還可以接收一個 key 函數來實作自定義排序。

絕對值排序：

print(sorted([23,-1,0,30,-11],key=abs))
           

輸出結果：[0, -1, -11, 23, 30]

函數作為傳回值

高階函數除了可以接受函數作為參數外，還可以把函數作為結果值傳回。

def lazy_sum(*n):
    def sum():
        res = 0
        for i in n:
            res = res + i
        return res
    return sum;

f = lazy_sum(1,2,3,4,5)
print(f)
print(f())
           

輸出結果:

<function lazy_sum..sum at 0x01D5F228>

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當我們調用 lazy_sum() 時，傳回的并不是求和結果，而是求和函數

隻有在調用 f() 函數時，才真正計算求和結果。