Python高阶函数Higher-order function

目录

• Python高阶函数Higher-order function
• • 1.函数式编程
  • 2.引出高阶函数
  • 3.Python内置高阶函数
  • 4.`map` 函数
  • 5.聚合函数`reduce`
  • 6.过滤器`filter`函数

1.函数式编程

  函数是函数Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，式编数通过一层一层的程高函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的阶函任务，这种分解可以称之为面向过程的函数程序设计。函数就是式编数面向过程的程序设计的基本单元。

  而函数式编程——Functional Programming，程高虽然也可以归结到面向过程的阶函程序设计，但其思想更接近抽象的函数计算。

  我们首先要搞明白计算机（Computer）和计算（Compute）的式编数概念。
  在计算机的程高层次上，CPU执行的阶函是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断和跳转指令，函数所以，式编数汇编语言是程高最贴近计算机的语言。
  而计算则指数学意义上的计算，越是抽象的计算，离计算机硬件越远。

  对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Python语言。

  函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式。

  函数式编程的一个特点就是，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！

  Python对函数式编程提供了部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

• 变量可以指向函数

例如Python内置求绝对值函数abs()

>>>abs(-5)5>>>f = abs >>>f

  可以看见，只写abs只是函数本身，而abs(-5)才是函数调用，实际我们如果需要函数的结果，可以将函数赋值给变量

例如：

>>>i = abs(-5) >>>i 5>>>f = abs >>>f >>>f(-5) 5

  将调用函数的结果，赋值给变量 i，这样变量就可以打印出结果，如果将函数本身赋值给变量f，那么变量也拥有这个函数的功能，这个变量将指向这个函数，使用变量 f ()来调用函数和直接调用abs()效果是一样的。

• 函数名也可以是变量

  函数是由def定义，函数名，括号，括号参数，冒号，函数体组成，那么函数名是什么呢，可以发现，函数名是指向函数的变量，例如abs()这个函数，可以将abs看成变量，它指向一个可以求绝对值的函数，如果把abs指向其他的对象，例如我们给abs赋值，那看看还会指向求绝对值的函数吗

>>>abs = 5 >>>abs(-5) Traceback (most recent call last): 	File "", line 1, in abs(-5) TypeError: 'int' object is not callable >>>abs 5

  TypeError: 'int' object is not callable提示，类型错误，int类型是不可以被调用的，我们看到，abs这个变量被赋值5，然后使用abs(-5)调动函数，发现异常，此时abs变量指向的不是函数，而是一个int类型的 5，实际上，我们工作或是开发中写代码，是不能这么写的，由此可以看出函数名其实就是变量。

注意：由于 abs函数实际上是定义在 import builtins模块中的，所以要让修改 abs变量的指向在其它模块也生效可以使用。

import builtins builtins.abs = 10

2.引出高阶函数

  上面的例子，函数可以传参数，而函数名可以做变量，那我们函数里面的参数也可以为函数名。

代码中的total为高阶函数

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : 引出高阶函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 10:00def fun(i):    return i * 2def total(x, y, fun):    return fun(x) + fun(y)add_sum = total(1, 2, fun)print(add_sum)  # 6

下面代码test称为高阶函数

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : 高阶函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 10:12def fac(n):   # 定义一个递归函数计算阶乘    if n == 1:  # 递归终止条件        return 1    else:        # 在test()函数的函数体内调用该本身        return n*fac(n-1)  # 递归调用def test(list_, fun):  # 将函数fac本身作为参数传进来，test称为高阶函数    new_list = []    for x in list_:        new_list.append(fun(x))    print(new_list)ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]test(ls, fac)  # 调用函数test 并把参数lst和fac传入

3.Python内置高阶函数

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : 内置高阶函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 14:10from functools import reduce'''1.map函数：把一个可迭代对象中的每个元素转换为一个新的对象，最后返回一个新的可迭代对象'''# map(fun, iterables)lst = [1, 2, 3, 4, 5]ite = map(lambda x: x ** 2, lst)print(ite)  # 

4.map函数

map()函数，把一个可迭代对象中的每一个元素换成一个新的对象，最终返回一个迭代器。

Python内置map()函数：

class map(object):    """    map(func, *iterables) -->map object        Make an iterator that computes the function using arguments from    each of the iterables.  Stops when the shortest iterable is exhausted.    """    def __getattribute__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Return getattr(self, name). """        pass    def __init__(self, func, *iterables): # real signature unknown; restored from __doc__        pass    def __iter__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Implement iter(self). """        pass    @staticmethod # known case of __new__    def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown        """ Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature. """        pass    def __next__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Implement next(self). """        pass    def __reduce__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Return state information for pickling. """        pass

map()函数的返回值：

map(func, *iterables) -->map object

参数详解：

"""func：代表传入参数为函数，这里的函数指定指向函数的函数名*iterables：代表参数指定的可迭代的返回值：返回处理好的数据 map()函数：是将传入的func函数作用于可迭代的数据里的面每个元素，并将处理好的新的结果返回"""

代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : map函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 10:03lst = [1, 2, 3, 4, 5]ite = map(lambda x: x**2, lst)print(ite)  # 

5.聚合函数reduce

reduce()函数，把一个可迭代对象中的每个元素做聚合处理，最终返回一个聚合之后的值.

functools函数reduce()

def reduce(function, sequence, initial=_initial_missing):    """    reduce(function, sequence[, initial]) ->value    Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,    from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.    For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates    ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items    of the sequence in the calculation, and serves as a default when the    sequence is empty.    """    it = iter(sequence)    if initial is _initial_missing:        try:            value = next(it)        except StopIteration:            raise TypeError("reduce() of empty sequence with no initial value") from None    else:        value = initial    for element in it:        value = function(value, element)    return valuetry:    from _functools import reduceexcept ImportError:    pass

reduce函数的参数与返回值:

注意使用reduce函数时需要先导入，reduce函数是在 functools模块里面

from functools import reducereduce(function, sequence[, initial]) ->value# 参数详解"""function:一个有两个参数的函数 sequence:是一个序列，是一些数据的集合，或者是一组数据，可迭代对象 initial：可选，初始参数 返回值：返回函数计算的结果 reduce()函数,使用function函数（有两个参数）先对集合中的sequence第 1、2 个元素进行操作，如果存在 initial参数，则将会以sequence中的第一个元素和initial作为参数，用作调用，得到的结果再与sequence中的 下一个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。"""

代码实现：

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : 聚合函数reduce.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 12:48from functools import reducelst = [1, 2, 3, 4, 5]va = reduce(lambda x, y: x+y, lst)  # 求累加print('s =', va)def max_(x, y):    if x >y:        return xmax1 = reduce(max_, iter((3, 2)))  # 比较大小求大值print(f'max = { max1}')

6.过滤器filter函数

filter()函数 把一个可迭代对象中的元素做过滤操作，如果func返回值为True则留下，否则过滤掉。

Python内置的 filter()函数用于过滤序列，和 map()类似， filter()也接收一个函数和一个序列，但是不同的是 filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True还是 False决定元素的保留与丢弃。

Python内置函数filter()

class filter(object):    """    filter(function or None, iterable) -->filter object        Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)    is true. If function is None, return the items that are true.    """    def __getattribute__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Return getattr(self, name). """        pass    def __init__(self, function_or_None, iterable): # real signature unknown; restored from __doc__        pass    def __iter__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Implement iter(self). """        pass    @staticmethod # known case of __new__    def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown        """ Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature. """        pass    def __next__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Implement next(self). """        pass    def __reduce__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown        """ Return state information for pickling. """        pass        

参数列表：

filter(function, iterable)"""function：判断函数。 iterable：序列，（可迭代对象）。 返回值：返回列表 filter函数，序列（可迭代对象）的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返 回 True 的元素放到新列表中"""

filter函数实现过滤奇数：

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : filter函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 13:06def not_odd(num):    return num % 2 == 0# 过滤奇数new_lst = filter(not_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])print(list(new_lst))

  这里定义了一个函数not_odd，不是奇数的函数，这个函数，只有当参数为2的整数倍时返回True。

  这里filter函数的两个参数第一个是过滤方法，第二个是需要过滤的列表，将列表里面的元素依次带入函数中进行运算，得到的结果如果为True时，将此结果作为新的filter对象保留，等待函数里面的列表执行完成后，返回最终的值，这里的值为列表，也就是过滤掉了False的数据或元素。

filter函数过滤操作

# -*- coding: utf-8 -*-# @File  : filter函数.py# @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com# @Time  : 2022/8/21 13:06# filter 把一个可迭代对象中的元素做过滤操作，若果func返回值为True是留下，否则过滤掉staff = [    { 'name': '张三', 'age': 18, 'salary': 2000},    { 'name': '李四', 'age': 20, 'salary': 4000},    { 'name': '麻子', 'age': 22, 'salary': 6000}]# 过滤留下大于18岁的员工lst_age = filter(lambda x: x['age'] >18, staff)print(list(lst_age))# 过滤留下工资大于4000的员工lst_salary = filter(lambda x: x['salary'] >4000, staff)print(list(lst_salary))