1高阶函数

1.1 变量可以指向函数,可以把一个函数赋值给变量
如下代码
>>> f = abs
>>> f(10)
10
1.2 变量可以指向函数,函数的形参也能够接收函数,这就是高阶函数
>>> def add(x, y, f):
...     return f(x) + f(y)
...
>>> add(-5, -5, abs)
10
2 map
map()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,并把结果作为新的list返回。
实例代码如下:
>>> def f(x):
...     return x*x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4])
[1, 4, 9, 16]
>>>
装换为字符
>>> map(str, [1, 2, 3])
['1', '2', '3']
2.1 reduce
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加计算,reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
如下实例将12345序列装换为12345数字
 
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn,  [1, 2, 3, 4, 5])
12345
3 filter
和map不同的是,filter调用的函数返回true才会保留,否则删除。如下示例可以删除一个list中的空格
>>> def not_empty(s):
...     return s and s.strip() //删除S中的空格
...
>>> filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ''])
['A', 'B', 'C']
4 sorted 可以对序列进行排序,通常规定,对于两个元素x和y,如果认为x < y,则返回-1,如果认为x == y,则返回0,如果认为x > y,则返回1。如下示例演示了从小到大的排序
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
5 闭包
>>> def lazy_sum(*args):
...     def sum():
...             ax = 0
...             for n in args:
...                     ax = ax + n
...             return ax
...     return sum
...
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x7fe88f0690c8>
>>> f()
25
>>>
可以看到,调用lazy_sum 返回的是一个sum函数,在此调用f()可以计算出求和结果
在这个例子中,我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum,并且,内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量,当lazy_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数f()中,这种称为“闭包(Closure)”的程序结构拥有极大的威力。每次调用闭包函数时,即使形参相同,返回的函数都是一个不同的函数。
6 匿名函数
>>> map(lambda x: x * x, [1,2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。
可以将一个匿名函数赋值给变量:如下所示
>>> f = lambda x: x * x
>>> f(5)
25
7 装饰器
每一个函数对象都有一个__name__属性
如下示例:
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-
 
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
 
@log
def now():
    print 'hello world'
 
if __name__ == '__main__':
    now()
通过@符号为now()函数内置一个装饰器,调用now()函数时会自动生成日志
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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