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python高阶函数内置 基本python内置函数

Python 之内置函数:filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。

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filter 函数原型如下:

第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作,返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆:对序列中的元素进行筛选,获取符合条件的序列。

返回结果为: ,使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下:

该函数运行之后生成一个 list,第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列;

下述代码是一个简单的测试案例:

上述代码运行完毕,得到的结果是: 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数,可以有多个参数,当这种情况出现后,后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题:

reduce 函数原型如下:

第一个参数是函数,第二个参数是序列,返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下:

最终的结果是 6,如果设置第三个参数为 4,可以运行代码查看结果,最后得到的结论是,第三个参数表示初始值,即累加操作初始的数值。

简单记忆:对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下:

zip 函数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。

如果各个迭代器的元素个数不一样,则返回列表长度与最短的对象相同,利用星号( * )操作符,可以将元组解压为列表。

测试代码如下:

展示如何利用 * 操作符:

输出结果如下:

简单记忆:zip 的功能是映射多个容器的相似索引,可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下:

参数说明:

该函数用于将一个可遍历的数据对象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。

测试代码如下:

返回结果为: 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合,能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

python 高阶函数什么意思

变量可以指向函数,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。

python高阶函数有哪些?

map函数

map()是python内置的高阶函数,它接收两个参数,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。

filter函数

filter()同样也是接收一个函数和一个序列,和map()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。

reduce函数

reduce()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。

lambda函数

lambda()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;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,可以吧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。

sorted函数

sorted()作为python内置高阶函数之一,其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序。

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

运行结果:

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

运行结果:

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

运行结果:

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。

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,换句话说如果一个函数的参数是函数,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。

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