详解Python高阶函数

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1054
收藏 0 赞 0 分享

本文要点

1.什么是高阶函数

2.python中有哪些常用的高阶函数

什么是高阶函数?

在了解什么是高阶函数之前,我们来看几个小例子。我们都知道在 python 中一切皆对象,函数也不例外。比如求绝对值函数 abs,我们可以用一个变量 f 指向 abs 函数,那么当调用 f() 的时候可以得到和 abs() 一样的效果,这说明变量可以指向函数!

同理我们将 abs 指向另一个函数 abs = len,那么 abs 将不再是求绝对值的函数了,abs指向的是求长度的 len 函数。这说明函数名其实就是指向函数的变量!

既然变量可以指向函数,而函数的参数可以接收变量。也就是说一个函数可以接收另一个函数作为参数。下面我们来看一个DEMO。定义一个 add 函数,它接受三个参数 x, y, f,其中 x, y 是数字,f 是一个函数。

def add(x, y, f):
  return f(x) + f(y)

result = add(-12, -98, abs)
print(result)

输出结果:110

上面的 add() 函数就是一个高阶函数,其实高阶函数的概念很简单,能接收函数作参数的函数就是高阶函数。

python中常用的高阶函数

1.map()

map() 是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 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。

例如,对于 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把 list 的每个元素都作平方,就可以用 map() 函数:

因此,我们只需要传入函数 f(x)=x * x,就可以利用 map() 函数完成这个计算:

def add(x, y, f):
  return f(x) + f(y)

result = add(-12, -98, abs)
print(result)

输出结果:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意:map() 函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。

由于 list 包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

2.reduce()

reduce() 函数接收的参数和 map() 类似,一个函数 f,一个 list,但行为和 map() 不同,reduce() 传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce() 对 list 的每个元素反复调用函数 f,并返回最终结果值。

下面我们来看个 demo:

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


print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]))

输出结果:3360

prod() 函数接收两个参数,返回 x 和 y 的乘积

调用 reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]) 时,reduce 函数将做如下计算:

先计算头两个元素prod(2, 4)结果为:8,

再把计算结果和第3个元素传给 prod(8, 5) 结果为:40,

再把计算结果和第4个元素传给 prod(40, 7) 结果为:280,

再把计算结果和第5个元素传给 prod(280, 12) 结果为:3360,

由于没有更多元素了,最终返回结果:3360

reduce() 还可以接收第 3 个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为 100,计算:

reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12], 100)

结果变为:336000,因为第一轮的计算是:

计算初始值和第一个元素:prod(100, 2),结果为:200。

3.filter()

filter() 又可以叫做过滤函数,它接收一个函数 f 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,要从一个 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):

 if x % 2 == 1:
 return x

然后用 filter() 过滤掉偶数:

print(list(filter(is_odd, [1, 4, 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

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

以上就是详解Python高阶函数的详细内容,更多关于Python高阶函数的资料请关注脚本之家其它相关文章!

更多精彩内容其他人还在看

深入源码解析Python中的对象与类型

这篇文章主要介绍了深入源码解析Python中的对象与类型,涉及到对象的引用计数方法和类型的定义等深层次内容,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

一篇文章入门Python生态系统(Python新手入门指导)

原文写于2011年末,虽然文中关于Python 3的一些说法可以说已经不成立了,但是作为一篇面向从其他语言转型到Python的程序员来说,本文对Python的生态系统还是做了较为全面的介绍
收藏 0 赞 0 分享

Python实时获取cmd的输出

本文给大家分享python实时获取cmd的输出,对python实时获取输出相关知识感兴趣的朋友一起学习吧
收藏 0 赞 0 分享

分享Python字符串关键点

字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号来创建字符串,通过本篇文章给大家分享python字符串关键点相关资料,感兴趣的朋友一起学习吧
收藏 0 赞 0 分享

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法,都是非常基础的知识,十分的细致全面,有需要的小伙伴可以参考下。
收藏 0 赞 0 分享

Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数

这篇文章主要介绍了Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

十个Python程序员易犯的错误

不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文为大家分享了10大常见错误,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

使用Python编写简单的端口扫描器的实例分享

这篇文章主要介绍了使用Python编写简单的端口扫描器的实例分享,文中分别介绍了单线程和多线程的实现方式,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用ReactJS和Python的Flask框架编写留言板的代码示例

这篇文章主要介绍了用ReactJS和Python的Flask框架编写留言板的代码示例,其他的话用到了MongoDB这个方便使用JavaScript来操作的数据库,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

在DigitalOcean的服务器上部署flaskblog应用

这篇文章主要介绍了在DigitalOcean的服务器上部署flaskblog的方法,flaskblog是用Python的Flask开发的一个博客程序,而DigitalOcean则是大受欢迎的SSD主机提供商,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多