# 偏函數 創建一個新的函數，指定我們要使用的函數的某個參數為固定的值，這個新函數就是偏函數 def test(a, b, c, d=1):print(a + b + c + d)from functools import partial # 使用偏函數必須導入此模塊 newFunc = partial(test, c=5) # newFunc為偏函數，它設定了test函數中c的值固定為5 newFunc(1, 2) # 9 相當于 test(1,2,5,1) newFunc2 = partial(test, 5, 6) # newFunc2為偏函數，它設定了test函數中第一個參數的值固定為5 newFunc2(10, 2) # 23 相當于 test(5,6,10,2) # 匿名函數 使用lambda關鍵字,通常與其它函數配合使用 # 返回單個值 print((lambda x, y, z: x + y + z)(1, 2, 3)) # 返回多個值 print((lambda x, y, z: (x + y + z, x + 1, y + 1, z + 1))(1, 2, 3))# 高階函數（以下兩個特性滿足一個即為高階函數） # 1函數的傳入參數是一個函數名 # 2函數的返回值是一個函數名# 例對列表進行加一或減一或平方，并返回結果 def add_one(x):return x + 1 # 相當于 lambda x:x+1def reduce_one(x):return x - 1 # 相當于 lambda x:x+1def square(x):return x ** 2 # 相當于 lambda x:x**2 list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [11, 21, 32, 43, 54]def calc(func, list):res = []for i in list:r = func(i) # 這里調用了傳入的函數 res.append(r)return resprint(calc(reduce_one, list1)) print(calc(lambda x: x - 1, list2))# map函數：對可迭代對象的每個元素依次處理，返回依次處理后的結果 # 以上的calc函數的功能就是python中內置map函數的功能 # map函數的第一個參數可以是匿名函數，也可是自定義函數 # map函數的第二個參數是一個可迭代對象 result = list(map(lambda x: x - 1, list2)) # 將map執行返回的結果轉為列表 print(result)# 例 取出電影院里名字結尾有sb的觀眾 movie_people = ['alex_sb', 'wu_sb', 'zhang_sb', '張三']def filter_test(func, array):ret = []for p in array:if func(p):ret.append(p)return retprint(filter_test(lambda n: n.endswith('sb'), movie_people))# filter函數：對可迭代對象的每個元素篩選處理，返回篩選后的結果 # 以上的filter_test函數就是python中內置filter函數的功能 # filter函數的第一個參數可以是匿名函數，也可是自定義函數 # filter函數的第二個參數是一個可迭代對象 result = list(filter(lambda n: n.endswith('sb'), movie_people)) # 將map執行返回的結果轉為列表 print(result)# 通過以上兩個例子，在python中還有類似的一個函數reduce # reduce函數：對可迭代對象的每個元素合并處理，返回一個值 # 使用reduce，必須from functools import reduce # reduce函數的第一個參數可以是匿名函數，也可是自定義函數 # reduce函數的第二個參數是一個可迭代對象 # reduce函數的第三個參數是初始值，也可以不寫 # 例 將列表中的所有數字相乘得到結果 from functools import reduce num_list = [1, 2, 4, 11] print(reduce(lambda x, y: x * y, num_list, 1))# 例 計算1-100的和 print(reduce(lambda x, y: x + y, range(1,101)))

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總結

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