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Python的5种高级用法Lambda 函数
Python 函数一般使用 def a_function_name() 样式来定义，但是对于 lambda 函数来说，我们其实根本没为它命名 。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数 。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数 ， 它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典 。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式 。
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典) 。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素 。
Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合 。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型 。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解 。
Generator 函数
其实，Generator函数是一个类似于迭代器的函数，就是它也可以用在 for 循环语句中 。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存 。
关于Python的5种高级用法，青藤小编就和您分享到这里了 。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助 。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容 ， 可以点击本站的其他文章进行学习 。
Python 高阶函数的使用1. Python有哪些高阶函数 ， 功能分别是什么
Python有三大高阶函数 ， 分别是map、reduce、filter函数 。
2. map高阶函数
map函数有两个参数，第一个参数要求传递一个函数对象，第二个参数要求传递一个可迭代序列 。直接看案例
运行结果：
3. reduce高阶函数
reduce高阶函数位于functools模块中，使用前需要先进行导入 。reduce高阶函数可以有三个参数，第一个参数要求传递一个函数对象（必传），第二个参数要求传递一个可迭代序列（必传） ， 第三个函数是一个初始值（不必传，可以有默认值） 。直接看案例
运行结果：
4. filter高阶函数
filter高阶函数有两个参数，第一个参数是一个函数对象，第二个参数是一个可迭代序列 。直接看案例
运行结果：
Python进阶 —— 尾递归 下面是笔者的个人理解： 把计算出的值存在函数内部（当然不止尾递归）是其计算方法，从而不用在栈中去创建一个新的，这样就大大节省了空间 。函数调用中最后返回的结果是单纯的递归函数调用（或返回结果）就是尾递归 。
实例还是和笔者的上一篇文章相同，建议读者阅读Python —— 递归
常规递归阶乘：
我们来看一下执行过程：
但是如果把上面的函数写成如下形式：
我们再看下执行过程：
很直观的就可以看出，这次的 factorial 函数在递归调用的时候不会产生一系列逐渐增多的中间变量了，而是将状态保存在 acc 这个变量中 。而这种形式的递归，就叫做尾递归 。
常规递斐波那契数列：
而尾递归：
一下子就充满了逼格 ， 还高效了许多，何乐而不为呢！
Python 函数进阶-高阶函数高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数python函数进阶方法，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数 。
高阶函数可以是python函数进阶方法你使用def关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数 。
我们下面的例子中 ， 函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数 。
function：函数 ， 可以是 自定义函数 或者是 内置函数；
iterable：可迭代对象，可迭代性数据 。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来 ， 然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器 。
将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来 。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引 1 次方 。使用自定义的函数，配合实现功能 。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理 ， 如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器 。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致 。
计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕，返回最终的结果 。
根据功能我们就应该直到，reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以 。
将列表中的数据元素组合成为一个数，
iterable：可迭代对象；
key：指定函数，默认为空；
reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；
如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数 ， 就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序 ， 返回新的数据，不会改变原有的数据 。
注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序 ， 而不是排序计算之后的就结果数据 。
将列表中的数据进行排序 。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序 。
既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢？
高阶函数就是将函数作为参数的函数 。
文章来自
Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数注意：这种发方法并不是装饰器最常用的功能，但是在降低代码重复上可谓是首屈一指 。比如：如果不使用装饰器，上述代码可能会很多：
当然，这里也有一个潜在的风险，就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名，那么装饰器这里将会报错，所以要添加额外的一些判断来完善代码：
最后还剩下一部分比较难理解的地方，我将理解的注释在每行代码上方，这个问题就是，在打印被修饰函数的参数签名时，其实并不能正确显示参数签名，原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表，例如：
所以 ， 接下来 ， 完成最后最难的一步：
一文读懂Python 高阶函数将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数 。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式 。
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数 。如下所示python函数进阶方法：
map(fun, lst) ， 将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中 ， 并将结果组成新的列表返回 。
定义一个匿名函数并调用 ， 定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 。
filter() 函数用于过滤序列 ， 过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表 。
闭包的定义python函数进阶方法？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包python函数进阶方法？
【python函数进阶方法 python 进阶】如何使用闭包python函数进阶方法？典型的使用场景是装饰器的使用 。
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数 ， 作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值 。
而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用 。
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用 。简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：
关于python函数进阶方法和python 进阶的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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