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python高阶函数 python高阶函数心得

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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
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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
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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
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学习python 、h5、js需要会高等函数吗？不用
高阶函数
编辑
原理
在数学和计算机科学中 ， 高阶函数是至少满足下列一个条件python高阶函数的函数:
接受一个或多个函数作为输入
输出一个函数
在数学中它们也叫做算子(运算符)或泛函 。微积分中python高阶函数的导数就是常见python高阶函数的例子，因为它映射一个函数到另一个函数 。
在无类型 lambda演算，所有函数都是高阶的python高阶函数；在有类型 lambda演算（大多数函数式编程语言都从中演化而来）中，高阶函数一般是那些函数型别包含多于一个箭头的函数 。在函数式编程中 ， 返回另一个函数的高阶函数被称为柯里化的函数 。
在很多函数式编程语言中能找到的 map 函数是高阶函数的一个例子 。它接受一个函数 f 作为参数 ， 并返回接受一个列表并应用 f 到它的每个元素的一个函数 。[1]
范例
高阶函数的其python高阶函数他例子包括函数复合、积分和常量函数 λx.λy.x 。
这是一个Python的例子, 其中函式 g() 有一引数以及回传一函数. 这个例子会打印 100 ( g(f,7)= (7 3)×(7 3) ).
12345def f(x):return x3def g(function, x):return function(x) * function(x)print g(f, 7)
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 。
【python高阶函数 python高阶函数心得】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 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高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数python高阶函数，那么这个函数就是一个高阶函数 。
高阶函数可以是你使用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]
关于python高阶函数和python高阶函数心得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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