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python 高阶函数有哪些1、高阶函数
变量可以指向函数python凸包函数，函数python凸包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 。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数python凸包函数：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
(2)reduce函数：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
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，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
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：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python凸包函数；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，可以把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
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f)##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时 ， 显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数 ， 是整数和浮点数就求和
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Python中几个特殊的函数1、 定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性
2、 内置的@property(关键字)装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的 。@property.setter(这里的property是类里面的属性名)负责把一个setter方法变成属性赋值 。
3、__str__()，__repr__()，__iter__()，__next__()，__getitem__()，__setitem__() ， __delitem__() ， __getattr__()，__call__()
2021-02-16 Python OpenCV convexHull()函数此函数利用Sklansky's算法在一个二维点集中找到凸包 。时间复杂度为。
其中python凸包函数，points和hull应该为不同python凸包函数的数组python凸包函数，该函数不支持原地处理 。
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数python凸包函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式python凸包函数，函数体比def简单很多 。当python凸包函数我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时 ， 就可以用到匿名函数python凸包函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式 ， 而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时 ， reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数 ， 而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列 ， 同时列出数据和数据下标 ， 一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致 ， 则返回列表长度与最短的对象相同 。
python 设计一个函数tupleMax( )，能对一个完全装载数字的元组求出最大值下面是一个用Python实现的函数tupleMax() ， 该函数可以找出一个完全装载数字的元组中的最大值：
?Copy code
def tupleMax(myTuple):
maxNum = myTuple[0]# 初始化为第一个元素
for i in range(1, len(myTuple)):
if myTuple[i]maxNum:# 如果遇到更大的数，则更新最大值
maxNum = myTuple[i]
【python凸包函数 python 凸包】return maxNum
这个函数接受一个完全装载数字的元组作为参数，并首先将最大值初始化为元组的第一个元素 。然后，函数逐一检查后面的元素，如果发现有更大的数字，则将最大值更新为那个数字 。
最后，函数返回最大值 。在返回前，函数将已知最大值与所有元素进行比较，因此即使元组中的元素顺序不同，仍然可以得到正确的结果 。
下面是一个示例，展示了如何在一个元组中寻找最大值：
?Copy code
myTuple = (4, 8, 9, 1, 6, 5)
print("元组最大值为: ", tupleMax(myTuple))# 9
在示例中，元组(4,8,9,1,6,5)中的最大值是9 。通过调用我们定义的tupleMax()函数，我们可以找到这个最大值并将其打印到屏幕上 。
希望对你有所帮助！
OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓 当你完成图像分割之后 ， 图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓 。
补充 ：
再不少场景中，找轮廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect，可以使用cv2.boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型).你也可以使用cv2.polylines来绘制这样的轮廓信息
注意findContours参数的变化，在opencv4中 ， 返回值只有contours和hierarchy，这一点与opencv3中不同 。对与轮廓的层级结构，比较难用，虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓，不过对于大部分机器视觉应用场景，二值化的结果有时候很难预料，单单通过这种层级关系索引，非常容易出错 。所以，只找最外部结构的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？
处理cv2.approxPolyDP()外，你也可以使用cv2.convexHull来求轮廓的近似凸包，其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部 。
clockwise :默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列；
returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值，设置为True，则会返回凸包上的点坐标集 ， 默认为True
对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言，Have Fun With OpenCV-Python, 下期见 。
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