锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python四大高阶函数的简单介绍

IT技术函数

python 高阶函数有哪些什么是高阶函数?
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量 ， 那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数 。
python高阶函数有哪些?
map函数
map()是python内置的高阶函数，它接收两个参数，一个是函数 ， 一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回 。
filter函数
filter()同样也是接收一个函数和一个序列，和map()不同的是 ， filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素 。
reduce函数
reduce()把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数 ， reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算 。
lambda函数
lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以吧匿名函数赋值给一个变量 ， 再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回 。
sorted函数
sorted()作为python内置高阶函数之一 ， 其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序 。
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：
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？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
如何使用闭包？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：
python高阶函数有哪些1、map
map()函数接受两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上 ， 并把结果作为新的Iterator返回 。
举例，比如我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()实现 。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是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计计算 。简单来说，就是先计算x1和x2的结果 ， 再拿结果与x3计算，依次类推 。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现 。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return xy
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
也就是说，假设python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码 。
3、filter
用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列 ， 不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素 ， 然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数 。
4、sorted
无论冒泡排序还是快速排序 ， 排序的核心是比较两个元素的大小 。如果是数字，我们可以直接比较 ， 但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来 ， Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，sorted()函数也是一个高阶函数 ， 它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
【python四大高阶函数的简单介绍】关于python四大高阶函数和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 。

    推荐阅读


    上一篇：如何快速搭建腾讯云轻量服务器？ 腾讯云轻量服务器怎么搭建

    下一篇：chatgpt绘图科研ai，科研绘图知乎