标签：函数 Python list 读懂 time print 高阶 def
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：
1 def fun0(x,y,fun): 2 return fun(x)*fun(y) 3 print(fun0(-9,-10,abs))
1. 高阶函数之map
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。
1 list1=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 2 3 list_result=[] 4 for i in list1: 5 list_result.append(i*i*i) 6 print(list_result) 7 8 def cube(x):#求立方 9 return x*x*x 10 print(list(map(cube,list1))) 11 12 13 list2=[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] 14 def multi(x,y): 15 return x*y 16 17 #map接收两个list，可用于两个列表的对应索引数据进行操作 18 print(list(map(multi,list1,list2)))
2. 高阶函数之匿名函数
定义一个匿名函数并调用，定义格式如-->lambda arg1,arg2…:表达式
1 f=lambda x,y:x+y 2 print(f(10,20)) 3 4 #不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 5 print(list(map(lambda x:x*x*x,list1)))
3. 高阶函数之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积计算。
1 from functools import reduce 2 list1=[1,3,5,7,9] #如何让列表里面的值变成一个数字13579输出 3 def fun(x,y): 4 return x*10+y 5 print(reduce(fun,list1)) 6 print(reduce(lambda x,y:x*10+y,list1))#利用lambda来实现 7 8 print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)))#从1+2+...+99+100的总和
4. 高阶函数之filter
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。
1 def fun2(x): 2 return x%2==0 3 list2=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 4 print(list(filter(fun2,list2))) 5 6 print(list(filter(fun2, range(1, 101))))#输出1到100的偶数 7 print(list(filter(lambda x:x%2==0,list2)))#利用lambda来实现 8 9 #获取非空字符串函数 10 def fun3(): 11 list1 = ["tony", "is", "good", "man", " ", "hello", " "] 12 for el in list1: 13 if(el and el.strip()): 14 print(el) 15 fun3() 16 17 #使用filter实现fun3的功能 18 def is_not_null(str1): 19 return str1 and str1.strip() 20 list3=["tony","is","good","man"," ","hello"," "] 21 print(list(filter(is_not_null,list3)))
5. 高阶函数之装饰器
1 import time
2 def waste_time(func): #用于计算函数执行的耗时
3 def function(*args,**kwargs):
4 start_time=time.time()
5 result=func(*args,**kwargs)
6 end_time=time.time()
7 spend=end_time-start_time
8 print("函数%s 总共耗时%.3f秒:"%(func.__name__,spend))
9 return result
10 return function
11
12 @waste_time
13 def abc():
14 print("aaa")
15 abc()
16
17 def get_log(func): #能装饰的方法添加日志输出
18 import time
19 def wrapper(*args, **kw):
20 print(str(time.asctime())+' call %s():' % func.__name__)
21 return func(*args, **kw)
22 return wrapper
23
24 @get_log
25 def abd():
26 print("bbb")
27 abd()
6. 高阶函数之 retrun function(返回函数)
1 @waste_time 2 def get_dict(**kwargs): 3 def getjson(): 4 jsons="" 5 for key,value in kwargs.items(): 6 jsons+=key+"="+str(value)+"&" 7 return jsons 8 return getjson 9 10 11 print(get_dict(name='tony',age=33)) 12 f=get_dict(name='tony',age=33) 13 print(f()) 14 print(get_dict(name='tony',age=33)())
7. 高阶函数之sorted排序函数
1 num_list=[34,55,2,3,444,500] 2 print(sorted(num_list)) #默认升序 3 print(sorted(num_list,reverse=True)) #reverse=True表示降序 4 5 #对字符串ASCII A=65 a=97进行排序 6 str_list=['ac','aa','AB','d','c'] 7 print(sorted(str_list)) 8 print(sorted(str_list,reverse=True)) 9 10 #用key来接收指定函数来进行自定义排序 11 str_list=['ac','aa','AB','d','c'] 12 print(sorted(str_list,key=str.lower)) #不考虑大小写 13 14 num_list=[34,55,2,3,444,500,-599,-222] 15 print(sorted(num_list,key=abs)) #用绝对值进行排序 16 17 class Tester: 18 def __init__(self,age,name): 19 self.age=age 20 self.name=name 21 22 t1=Tester(10,'tony') 23 t2=Tester(20,'jack') 24 t3=Tester(30,'tom') 25 26 result=list(sorted([t1,t2,t3],key=lambda x:x.age)) #针对对象实例进行排序，指定了年龄 27 for test in result: 28 print(test.name,test.age)
8. 高阶函数之闭包
闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
-
函数要嵌套（有内外部函数）
-
内部函数使用外部函数的变量
-
外部函数返回内部函数的名称
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：
-
global可以改变全局变量，同时可以定义新的全局变量；
-
nonlocal只能改变外层函数变量，不能定义新的外层函数变量，并且nonlocal也不能改变全局变量。
-
global关键字可以用在任何地方，包括最上层函数中和嵌套函数中；
-
nonlocal关键字只能用于嵌套函数中，并且外层函数中必须定义了相应的局部变量，否则会发生错误。
简单的使用如下：
1 def outFun(arg1):
2 def inFun(arg2):
3 nonlocal arg1#nonlocal关键字用来在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量。
4 arg1+=200
5 return arg1*arg2
6 return inFun
7 infun=outFun(100)#调用外部函数，传入参数，返回是内部函数
8 result=infun(300)#调用内部函数，传入参数
9 print("the result is:",result)
10
11 #使用闭包求给function计算耗时（上面的内容已经提到）代码如下：
12 import time
13 def waste_time(func): #用于计算函数执行的耗时
14 def function(*args,**kwargs):
15 start_time=time.time()
16 result=func(*args,**kwargs)
17 end_time=time.time()
18 spend=end_time-start_time
19 print("函数%s 总共耗时%.3f秒:"%(func.__name__,spend))
20 return result
21 return function
9. 高阶函数之偏函数
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：
func: 需要被扩展的函数，返回的函数其实是一个类 func 的函数
*args: 需要被固定的位置参数
**kwargs: 需要被固定的关键字参数
1 def add(*args, **kwargs):
2 for n in args:# 打印位置参数
3 print(n)
4 print("-"*20)
5 for k, v in kwargs.items():# 打印关键字参数
6 print('%s:%s' % (k, v))
7
8 #普通调用
9 add(1, 2, 3, v1=10, v2=20)
10
11 #偏函数调用
12 from functools import partial
13 add_fun=partial(add,100,k1=200,k2=300)
14 add_fun(1, 2, 3, v1=10, v2=20)
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：
-
初识高阶函数
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高阶函数之map
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高阶函数之匿名函数
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高阶函数之reduce
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高阶函数之filter
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高阶函数之装饰器
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高阶函数之 retrun function(返回函数)
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高阶函数之sorted排序函数
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高阶函数之闭包
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高阶函数之偏函数
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标签：函数,Python,list,读懂,time,print,高阶,def 来源： https://www.cnblogs.com/Wu13241454771/p/13816792.html
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