一. 高阶函数定义

简而言之,Python的高阶函数就是指一个函数作为参数传递给另外一个函数的用法

举一个最简单的高阶函数来说明:

>>> def add(x,y,f):
return f(x) + f(y) >>> add(1,-2,abs)
3

可能会有同学问,直接return abs(x) + abs(y)不就完了么,何必这么麻烦。

我的理解是把函数作为参数传递,能够使得编码涉及上更具有灵活性,比如我们可以根据某些变量的不同,传入不同的函数进去,这样能使得代码更简洁更好懂;不需要再重新写一大堆代码。

举个例子

>>> def area_circle(x):
return 3.14*x*x >>> def area_square(x):
return x*x >>> def area(x,p):
return p(x) >>> area(2,area_circle)
12.56
>>> area(2,area_square)
4

在这个例子中,如果有了新的多边形(比如梯形等),我们只需要添加新的多边形的计算函数就可以,而函数def area永远都不需要变。配合dict,能使得代码更加的优雅。

>>> area_calculation={'circle':area_circle, 'square':area_square}
>>> area_type = 'circle'
>>> area(2,area_calculation[area_type])
12.56

二. 几个比较有用的高阶函数 map/reduce, filter, sorted

 map/reduce: 

    map/reduce的概念大家应该不是第一次接触,这个概念用的最广的地方应该就是分布式计算:将计算任务拆分给多个slave计算机,然后将计算结果汇总整合。其实说白了,map/reduce的概念的核心就在于:map是将任务拆分,然后将拆分后的任务分别计算。Reduce是将map得到的各个计算结果进行汇总。只要理解了这一层,但凡涉及到map/reduce的概念都可以迎刃而解。

  • map()函数:接收两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象 Iterable Object(关于可迭代对象Iterable Object和迭代器Iterator的概念请参考我的上一篇文章,讲得很清楚)。map()函数将传入的函数依次作用于可迭代对象的每个元素,并把结果作为Iterator返回。

下面举个例子:

>>> def f(x):
return x*x
>>> r = map(f,[1,2,3,4]) #对于Iterator,我们有三种方式可以访问到元素: #方式一:用next()函数访问
>>> next(r)
1
>>> next(r)
4
>>> next(r)
9
>>> next(r)
16
>>> next(r)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#146>", line 1, in <module>
next(r)
StopIteration #方式二:利用for循环访问
>>> r = map(f,[1,2,3,4])
>>> for i in r:
print(i) 1
4
9
16 #方式三: 转换为list列表
>>> r = map(f,[1,2,3,4])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16]
  • Reduce函数:同样的接收两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象 Iterable Object(eg: list列表)。reduce中的函数必须也要接收2个参数,执行时把前一个结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

举一个序列成数的例子(把序列[1,3,5,7,9变成13579])

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
  • Map/Reduce常常一起配合使用,下面的例子是一个用Map/Reduce把str转换为int的函数:
from functools import reduce

DIGITS = {'': 0, '': 1, '': 2, '': 3, '': 4, '': 5, '': 6, '': 7, '': 8, '': 9}

def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))

Filter:

    和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,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]))
[1, 5, 9, 15]

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

Sorted:

    排序是在程序中经常用到的算法。无论使用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]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。

我们再看一个字符串排序的例子:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。

现在,我们提出排序应该忽略大小写,按照字母序排序。要实现这个算法,不必对现有代码大加改动,只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串,实际上就是先把字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。

这样,我们给sorted传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

从上述例子可以看出,高阶函数的抽象能力是非常强大的,而且,核心代码可以保持得非常简洁。

参考链接: 廖雪峰Python教程--高阶函数

Python的高阶函数小结的更多相关文章

  1. python基础——高阶函数

    python基础——高阶函数 高阶函数英文叫Higher-order function.什么是高阶函数?我们以实际代码为例子,一步一步深入概念. 变量可以指向函数 以Python内置的求绝对值的函数a ...

  2. Python学习---高阶函数的学习

    高阶函数 高阶函数:函数名可以作为参数传递输入,函数名还可以作为返回值返回 函数名可以重新赋值,因为其本身就是一个变量    函数本身就是一个对象,    函数的变量名f本身就是指向函数本身的,加上括 ...

  3. Python笔记-高阶函数

    1.函数式编程 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量. 函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数! 传入函数 既然 ...

  4. Python练习-高阶函数-2018.12.03

    1.函数式编程的概念 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言. 而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远 ...

  5. Python 基础 高阶函数

    python 把函数作为参数 如果传入abs 作为参数 def add(x,y,y): return f(x) + f(y) add(-5,9,abs) 根据函数的定义,函数执行的代码实际上是. ab ...

  6. 【Python】高阶函数介绍

    其实函数可以作为变量,之前学过C++,对于这种用法并不奇怪.无非就是函数充当变量,可以传入函数而已. 下面分别介绍 Python 中常见的高阶函数:map/reduce, filter, sorted ...

  7. python 理解高阶函数

    高阶函数 高阶函数英文叫Higher-order function.什么是高阶函数? 变量可以指向函数 以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用abs(): >>> a ...

  8. python的高阶函数

    函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数. 高阶函数 定义:一个函数就可以接收另一函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数. map/reduce Python ...

  9. python之高阶函数filter

    原文 Python内建的filter()函数用于过滤序列. 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列.和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返 ...

随机推荐

  1. SQL Server Profiler查询跟踪的简单使用

    1.打开SQL Server Management Studio,选择工具->SQL Server Profiler,或者直接从路径:开始/程序/Microsoft SQL Server 200 ...

  2. bzoj3312: [Usaco2013 Nov]No Change

    题意: K个硬币,要买N个物品.K<=16,N<=1e5 给定买的顺序,即按顺序必须是一路买过去,当选定买的东西物品序列后,付出钱后,货主是不会找零钱的.现希望买完所需要的东西后,留下的钱 ...

  3. Java 发送邮件工具类

    1.  Mail.java package util; import java.util.Date; import java.util.Properties; import javax.mail.Au ...

  4. PAT (Advanced Level) Practise - 1095. Cars on Campus (30)

    http://www.patest.cn/contests/pat-a-practise/1095 Zhejiang University has 6 campuses and a lot of ga ...

  5. Debug与Release版本的区别详解

    原文链接 Debug 和 Release 并没有本质的区别,他们只是VC预定义提供的两组编译选项的集合,编译器只是按照预定的选项行动.如果我们愿意,我们完全可以把Debug和Release的行为完全颠 ...

  6. C# checked运算符

    一.C# checked运算符 checked运算符用于对整型算术运算和显式转换启用溢出检查. 默认情况下,表达式产生的值如果超出了目标类型的范围,将会产生两种情况: ?常数表达式将导致编译时错误. ...

  7. SQLyog点击“测试连接”后,报2058错误

    问题:安装MySQL和SQLyog之后,在SQLyog中点击“测试连接”时,报2058错误. 解决:这里要确定两个问题:1 MySQL是否配置了环境变量:2 如果配置了MySQL环境变量,那么需要在c ...

  8. Vue源码学习二 ———— Vue原型对象包装

    Vue原型对象的包装 在Vue官网直接通过 script 标签导入的 Vue包是 umd模块的形式.在使用前都通过 new Vue({}).记录一下 Vue构造函数的包装. 在 src/core/in ...

  9. vue的属性监听

    一.vue的监听 1.监听的例子 如: html:<input type="number" v-model="a" /> js: watch: { ...

  10. Everything Be True-freecodecamp算法题目

    Everything Be True 1.要求 完善every函数,如果集合(collection)中的所有对象都存在对应的属性(pre),并且属性(pre)对应的值为真.函数返回ture.反之,返回 ...