高阶函数 编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数。 变量可以指向函数 以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用该函数用以下代码:abs(-10) 什么是函数 函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数,函数名其实就是指向函数的变量 print 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。 > 5 传入多个参数: f = lambda x,y =1,*args,**kwargs :(x*y,args,kwargs) print(f(2,4,5,a=1,b=5)) # 结果: (8, (5 ,), {'a': 1, 'b': 5}) 练习 1.
目录 5 Python 基础: 高阶函数学习实践,共有 1 部分: 高阶函数 高阶函数 编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数。 变量可以指向函数 以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用该函数用以下代码:abs(-10) 什么是函数 函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数,函数名其实就是指向函数的变量 print 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。 > 5 传入多个参数: f = lambda x,y =1,*args,**kwargs :(x*y,args,kwargs) print(f(2,4,5,a=1,b=5)) # 结果: (8, (5 ,), {'a': 1, 'b': 5}) 练习 1.
包(lib)、模块(module) 在Python中,存在包和模块两个常见概念。 模块:编写Python代码的py文件 包:用来分门别类存放模块代码的文件夹,【一般存在一个__init__.py文件】 模块的几种导入方式: __init__.py文件: __all__变量的使用: _ description=”描述”,author=”作者”,author_email=”作者邮箱”,py_modules=[“xx.xx.xx.py”,”xx.xx.xxx.py”]) 执行构建命令: python setup.py build 执行打包命令: python setup.py sdist
写在前面的话 前面写的 Python 入门教程中只有基础入门和基础进阶两部分,可以在公众号下拉菜单中找到,小一我都已经分好类了。 Lambda 函数又称为 Python 的匿名函数,一次性函数。 Lambda函数是使用 lambda 运算符创建的,可以包含任意多的参数,但它只有一个表达式。 reduce 函数 再来看 reduce 函数,reduce 函数也是 Python 的内建函数,可以直接使用。 总结一下: 今天介绍了 Python 的一些高阶函数,而且是最常用的一些。 方便以后的高阶文章你们不会错过,建议直接关注公众号知秋小梦!!! 原创不易,欢迎点赞噢 文章首发:公众号【知秋小梦】 文章同步:掘金,简书 原文链接: Python入门高阶教程-高阶函数
原文使用的是python2,现修改为python3,全部都实际输出过,可以运行。 1、map()函数 是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list, 并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回 def add(x) 内置的一个高阶函数。 是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list, 这个函数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 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4] print(sorted(example_list, reverse=True)) # Out:[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] 5、Python
高阶函数定义: 1.函数接收的参数是一个函数名; 2.函数返回的是一个函数名; 只要满足上述条件中的任意一个条件的函数均属于高阶函数 例如: 1.函数接收的参数为函数名 ?
f = abs f(-10) 10 02 高阶函数 既然变量f可以指向函数,并且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。 def minus(x, y, f): return f(x) - f(y) minus就是高阶函数,因为其参数f,指向了函数。 def f(x): return x * x 如果不用map,需要这么写: L = [] for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]: L.append( f(n)) 用map一行代码搞定: list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) 另外一个map例子: list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5 = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} return digits
一、map&reduce 概述 Python内建了map()和reduce()函数 map()函数 原型:map(fn, lsd) 参数: fn:是一个函数 reduce()函数 原型:reduce( span>,3,4,5< -> 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 -> 2 1 3 4 5 -> 2 3 1 4 5 -> 2 3 4 1 5 -> 2 3 4 5 1 0 1 1 2 2 3 3 4 2 3 4 5 1 -> 3 2 4 5 1 -> 3 4 2 5 1 -> 3 4 5 2 1 3 4 5 2 1 -> 4 3 5 2 1 -> 4 5 3 2 1 4 5 3 2 1 -> 5 4 3 2 1 li = [1,<span class="hljs-number
本篇将介绍Python的函数式编程,介绍高阶函数的原理 函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计 Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。 高阶函数 高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数? 要恢复abs函数,请重启Python交互环境。 一个最简单的高阶函数: def add(x, y, f): return f(x) + f(y) 当我们调用add(-5, 6, abs)时,参数x,y和f分别接收-5,6和abs,根据函数定义 ,我们可以推导计算过程为: x ==> -5 y ==> 6 f ==> abs f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11 编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数
在这幅思维导图中主要是介绍了Python中几个比较重要的高阶函数及其用法,还有文件读取的三种方式,希望对学习Python的朋友有所帮助。
本文要点 1.什么是高阶函数 2.python中有哪些常用的高阶函数 什么是高阶函数? 在了解什么是高阶函数之前,我们来看几个小例子。我们都知道在 python 中一切皆对象,函数也不例外。 add() 函数就是一个高阶函数,其实高阶函数的概念很简单,能接收函数作参数的函数就是高阶函数。 python中常用的高阶函数 1.map() map() 是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 下面我们来看个 demo: 1def prod(x, y): 2 return x * y 3 4 5print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])) 输出结果:3360 结果为:8, 再把计算结果和第3个元素传给 prod(8, 5) 结果为:40, 再把计算结果和第4个元素传给 prod(40, 7) 结果为:280, 再把计算结果和第5个元素传给 prod(280,
高阶函数:简单来讲,一个函数可以接收另一个函数来作为参数,这样的函数称之为高阶函数 map函数 会根据提供的函数对指定序列做映射,也就是说将函数作用在指定序列 语法为 map(function, numberList = [number for number in range(0,11)] 3 def multiply(number): 4 return number *2 5 2 def isOdd(number): 3 return number % 2 == 1 4 numberProcess = list(filter(isOdd,numberList)) 5 函数的典型用法 2 numbers = [3,4,6,1,-6,63,-45] 3 numbersSorted = sorted(numbers) 4 print(numbersSorted) 5 sorted(strings, reverse = True) 13 print(stringsSorted) 14 15 #使用key参数的sorted函数用法 16 #sorted()函数也是一个高阶函数
python高阶函数详解 本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用,能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率,这5个函数分别是: map reduce filter 注意: Python2 中直接返回的是一个列表 Python3 中返回的是一个可迭代器,如果想返回列表,可以使用list()进行处理 help(map) # 查看帮助信息 [0081Kckwgy1gk0jxhlc7aj31100r2gp9 ] zip zip()是Python中一个非常重要的方法,能够快速的实现很多功能。 ]) # iterable是一个或者多个可迭代器 函数执行的结果在Python3中返回的是一个zip对象,如果需要展示成列表的形式,直接使用list方法展开;展开的结果是列表中嵌套元组的形式 在Python2 ],[4,5,6],[4,5,6]] [*[x]*3]的结果则为[(4,4,4),(5,5,5),(6,6,6)] zip运用 下面通过zip的实际例子来说明它的应用: 列表求和 [0081Kckwgy1gk0nhvr5e5j30my0bqwfb.jpg
高阶函数 map(fun,seq) 将seq中的元素依次作为参数传入fun,返回由函数返回值组成的新的列表。 python3:返回一个map对象 python2:返回列表 可以用list将对象转换为列表进行调用 ---- 代码: def fun(a): return a+ 1 print(map(fun,[1,2,3,4,5])) print(list(map(fun,[1,2,3,4,5]))) ---- 输出结果: ? python3:返回一个filter对象 python2:返回列表 ---- 代码: def fun(a): return True if a%2==1 reduce()是python2中的内置函数 python3中需要导入funtools包。
高阶函数 First Class Object
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 abs(-5) + abs(9) python 中map() 函数 map() 是 python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和 一个list,并且把 f 一次作用在 list的每一个元素上 python reduce() 函数 reduce() 函数也是Python 内置的一个高阶函数,reduce() 函数接受的参数和map() 类似 一个函数 f, 一个list, 但行为和 5, 3, 1, 0] python 装饰器 python 内置的@ 语法就是为了简化装饰器调用 装饰器的作用 可以极大的简化代码,避免每个函数编写重复性代码 中编写无参数decorator python 的decorator 本质上是一个高阶函数,她接收一个函数作为 参数,然后返回一个新的函数。
/usr/bin/python #docurator封装 def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw 三、完整的decorator的写法:Python内置的functools.wraps import functools #导入functools模块 def log(text): def /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import time def extend(func): def wrapper(*args, **kwargs print(reduce(lambda x,y:x+y, args), kwargs) if __name__ == "__main__": get_time1(1,2,3,4,5,6 /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def dec1(func): print("1111") def wrapper(*args,
# Auther: Aaron Fan ''' # 高阶函数:把一个函数名,以实参的形式,传给这个函数的形参,这个函数就称为高阶函数。比如下面的形参c,对应的实参是一个函数名abs。 的功能是取绝对值 def add(a,b,c): return c(a) + c(b) add_value = add(-9,1,abs) print(add_value) ''' # 最正确的高阶函数解释 # 满足下面两个条件之一,就可称之为高阶函数: # 1、把一个函数名当做一个实参,传给另外一个函数 # 2、返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式) # 示例1: """ import time def bar(): time.sleep(1) print('函数bar') def test1(func): #高阶函数(满足了条件1) start_time = time.time print("这个函数的运行时间是 %s" % (stop_time-start_time)) test1(bar) """ # 示例2: import time def bar(): #高阶函数
本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用,能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率,这5个函数分别是: map reduce filter sorted/sort 注意: Python2 中直接返回的是一个列表 Python3 中返回的是一个可迭代器,如果想返回列表,可以使用list()进行处理 help(map) # 查看帮助信息 ? ]) # iterable是一个或者多个可迭代器 函数执行的结果在Python3中返回的是一个zip对象,如果需要展示成列表的形式,直接使用list方法展开;展开的结果是列表中嵌套元组的形式 在Python2 这个例子的解释为: [x]是一个列表中含有列表,x本身就是一个列表 [x]*3结果为[x,x,x],实际上也是[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]] [*[x]*3]的结果则为[(4,4,4 ),(5,5,5),(6,6,6)] 5.7 zip运用 下面通过zip的实际例子来说明它的应用: 列表求和 ?
中 map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。 Python 2.x 返回列表。python3返回的是一个迭代器。 *x, [1, 2, 3, 4, 5])) Python filter() 函数 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。 使用lambda函数: newlist = filter(lambda x:x%2==1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) Python reduce() 函数 reduce )) # 计算列表和:1+2+3+4+5 print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])) # 使用 lambda 匿名函数 python枚举Enum 使用枚举需要导入