Python学习笔记:一

Python中高阶函数可接受其他的函数作为参数。

常用高阶函数

map(function, list)

让list的每一个元素依次调用function函数,并获取返回值存入一个新的list中。

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def format_name(s):
return s.capitalize() #将首字母大写,其余小写

print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

结果为: [‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]

reduce(f, list, optional)

函数f必须包含两个参数,optional可选,如果存在则表示初值为optional
reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。

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def f(x, y):
return x + y

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])

#先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
#再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
#再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
#再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
#由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。

filter(f, list)

函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

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def is_odd(x):
return x % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

#结果 [1, 7, 9, 17]

自定义排序函数 sorted(list, optional)

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sorted([36, 5, 12, 9, 21])

# [5, 9, 12, 21, 36]

sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。

如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:

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def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0

sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)

#[36, 21, 12, 9, 5]

sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:

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

对字符串排序时,有时候忽略大小写排序更符合习惯。
请利用sorted()高阶函数,实现忽略大小写排序的算法。

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def cmp_ignore_case(s1, s2):
s1 = s1.lower()
s2 = s2.lower()
if s1 > s2:
return 1
if s1 < s2:
return -1
return 0

print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)

# ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

返回函数

请编写一个函数calc_prod(lst),它接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积。
内部编写的函数可使用外部的函数变量

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def calc_prod(lst):
def response():
sum = 1
for i in lst:
sum *= i
return sum
return response

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()

print f()打印的是函数运行的结果,也就是返回值。
print f打印的是函数在内存空间中的地址

闭包

在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的,只是他们无法被外部访问。

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def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum

这种内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)。
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

匿名函数:关键字 lambda

高阶函数可以接收函数做参数,有时候我们不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。

关键字lambda 表示匿名函数,冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不写return,返回值就是该表达式的结果。

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map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# 匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是:
def f(x):
return x * x

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#利用匿名函数简化以下代码:
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty,
['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])

print filter(
lambda s: s and len(s.strip())>0,
['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])

偏函数

当一个函数有很多参数时,调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数,就可以简化调用者的负担。

例如,int(str, option)函数可以把字符串转换为整数,第二个参数option可选,如果设置了的话就可以设置函数按多少进制转换,默认的函数是十进制转换。

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>>> int('12345')
12345
>>> int('12345', base=8)
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>>> int('12345', 16)
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假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去。

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def int2(x, base=2):
return int(x, base)

而从python来说,提供了一种定义好的方法,帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义一个新函数,可以直接使用下面的代码创建一个新的函数:

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import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)

在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数可以实现忽略大小写排序。可用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数:

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import functools

sorted_ignore_case = functools.partial(sorted,
cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))

print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])