• 流暢的python學習記錄——第一章：python數據模型
• 流暢的python學習記錄——第二章：數據結構——序列構成的數組
• 流暢的python學習記錄——第三章：字典和集合
• 流暢的python學習記錄——第四章：None
• 流暢的python學習記錄——第五章：一等函數
• 流暢的python學習記錄——第六章：None
• 流暢的python學習記錄——第七章：函數裝飾器和閉包
• 流暢的python學習記錄——第八章：None

5.1 簡介

• “把函數視作一等對象”簡稱為“一等函數”。
• “一等對象”定義為滿足下述條件的程序實體：
  • 在運行時創建
  • 能賦值給變量或數據結構中的元素
  • 能作為參數傳給函數
  • 能作為函數的返回結果

5.2 函數為一等對象

下面的例子證明函數是“一等對象”。

• 可以把 factorial 函數賦值給變量 fact， 然后通過變量名調用。
• 可以作為參數傳給map 函數。

def factorial(n):'''returns n!'''return 1 if n < 2 else n * factorial(n-1)print(factorial(5)) print(factorial.__doc__) # __doc__ 是函數對象眾多屬性中的一個 print(factorial)# 一等對象 fact = factorial print(fact) print(fact(5)) print(map(factorial, range(11))) print(list(map(fact, range(11)))) 120 returns n! <function factorial at 0x000001DA4B2EAE58> <function factorial at 0x000001DA4B2EAE58> 120 <map object at 0x000001DA4B05EF88> [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800]

5.3 高階函數

**接受函數為參數， 或者把函數作為結果返回的函數是高階函數（higherorder function）。**下面的幾個函數都屬于高階函數：

• map 函數
• 內置函數 sorted
• filter函數
• reduce函數

5.3.1 map函數

根據提供的函數對指定序列做映射, 并返回映射后的序列，定義：

map(func, *iterables) --> map object

• function # 序列中的每個元素需要執行的操作, 可以是匿名函數
• iterables # 一個或多個序列

def factorial(n):return 1 if n < 2 else n * factorial(n-1)facmap = map(factorial, range(11)) print(list(facmap)) [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800]

5.3.2 sorted 函數

sorted 函數默認將序列升序排列后返回一個新的 list，還可以自定義鍵函數來進行排序，也可以設置 reverse 參數確定是升序還是降序。函數定義如下：

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

• iterable # 序列
• key # 可以用來計算的排序函數
• reverse # 排序規則，reverse = True 降序，reverse = False 升序(默認）

# sorted函數 list01 = [5, -1, 3, 6, -7, 8, -11, 2] list02 = ['apple', 'pig', 'monkey', 'money']print(sorted(list01, key=abs))# 匿名函數排序 print(sorted(list02, key=lambda x: len(x))) [-1, 2, 3, 5, 6, -7, 8, -11] ['pig', 'apple', 'money', 'monkey']

5.3.3 filter函數

filter() 函數用來過濾序列中不符合條件的值，返回一個迭代器，該迭代器生成那些函數(項)為 true 的 iterable 項。如果函數為 None，則返回為 true 的項。定義如下：

• filter(function or None, iterable)
• function or None # 過濾操作執行的函數
• iterable # 需要過濾的序列

def boy(n):if n % 2 == 0:return Truereturn False# 自定義函數 filterList = filter(boy, list(range(20))) print(list(filterList))# 自定義函數 filterList2 = filter(lambda n: n % 2 == 0, list(range(20))) print(list(filterList2)) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

5.3.4 reduce函數

reduce 函數需要傳入一個有兩個參數的函數，然后用這個函數從左至右順序遍歷序列并生成結果，定義如下：

reduce(function, sequence[, initial])

from functools import reduceresult = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result)# 設定初始參數： s = reduce(lambda x, y: x + y, ['1', '2', '3', '4', '5'], "數字 = ") print(s) 15 數字 = 12345

5.4 匿名函數（lambda 關鍵字）

在參數列表中最適合使用匿名函數。

fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana'] print(sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1])) ['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']

5.5 可調用對象

可調用對象，即任何可以通過函數操作符()來調用的對象。

python可調用對象大致可以分為4類：

• 函數：內建函數（BIFs）、用戶自定義函數（UDF）、lambda表達式
• 方法：和函數類似，方法也有內建方法（BIM）和用戶自定義方法（UDM）。用戶自定義方法是在類的定義體中定義的函數；內建方法，如一個python數據類型如列表和字典，如dict.get。內建方法和內建函數不同之處在于，內建方法的__self__屬性指向一個python對象，而內建函數的__self__指向None
• 類： 調用類時會運行類的 __new__ 方法創建一個實例， 然后運行__init__ 方法， 初始化實例， 最后把實例返回給調用方。
• 某些類的實例：__call__方法允許程序員創建可調用的對象（實例）。默認情況下，call()是沒有實現的，即大多數的類的實例是不可調用的。而如果類中實現了__call__這個方法，那么這個類的實例就成了可調用的了。

Python 中有各種各樣可調用的類型， 因此判斷對象能否調用， 最安全的方法是使用內置的 callable() 函數。

print(abs, str, 13) [callable(obj) for obj in (abs, str, 13)] <built-in function abs> <class 'str'> 13[True, True, False]

5.6 用戶定義的可調用類型

只需實現實例方法 __call__, 任何 Python 對象都可以表現得像函數。

import random class BingoCage:def __init__(self, items):self._items = list(items)def pick(self):try:return self._items.pop()except IndexError:raise LookupError('pick from empty BingoCage')def __call__(self):return self.pick()bingo1 = BingoCage(range(3)) print(bingo1.pick())bingo2 = BingoCage(range(3)) print(bingo2()) 2 2

5.7 函數內省

• 在計算機編程中，自省是指這種能力：檢查某些事物以確定它是什么、它知道什么以及它能做什么。自省向程序員提供了極大的靈活性和控制力。
• 自省就是面向對象的語言所寫的程序在運行時，能夠知道對象的類型。簡單一句就是，運行時能夠獲知對象的類型。

dir(factorial) print(factorial.) ['__annotations__','__call__','__class__','__closure__','__code__','__defaults__','__delattr__','__dict__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__get__','__getattribute__','__globals__','__gt__','__hash__','__init__','__init_subclass__','__kwdefaults__','__le__','__lt__','__module__','__name__','__ne__','__new__','__qualname__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__']

5.8 位置參數、默認參數、關鍵字參數、可變參數區別

5.8.1 位置參數-默認參數

• 位置參數：調用函數時根據函數定義的參數位置來傳遞參數。
• 默認參數：為參數提供默認值，調用函數時可傳可不傳該默認參數的值。

def student(age, height,gender = 'female'):'''age: 位置參數height: 位置參數gender: 默認參數'''print('年齡：',age,'身高:',height,'性別:',gender)student(20, 165) 年齡： 20 身高: 165 性別: female

5.8.2 可變參數

• 函數定義的時候，在參數前面加一個*，那么這個參數是可變參數。
• 調用函數的時候，可變參數可以接收0個或者任意個實參，并自動組裝成元組。元組中的元素就是傳入的實參。
• 當已經有了序列，一些數據的集合，調用函數時，可以用星號將序列中的元素取出，傳給形參

def shu_zi(*arg):print('arg =',arg)print('arg的數據類型為：', type(arg))shu_zi(1,2,3,4,5) arg = (1, 2, 3, 4, 5) arg的數據類型為： <class 'tuple'> # 當已經有了序列，一些數據的集合，調用函數時，可以用星號將序列中的元素取出，傳給形參 def shu_zi(*arg):print('arg =',arg)print('arg的數據類型為：', type(arg))m = [1,2,3,4,5] #將m中的元素傳給可變參數arg shu_zi(*m) arg = (1, 2, 3, 4, 5) arg的數據類型為： <class 'tuple'>

5.8.3 關鍵字參數

• 函數定義的時候，參數前面加**，這個參數是關鍵字參數。
• 關鍵字參數接收的是含有參數名的參數(比如a=1)，將接收的參數組裝成一個字典給關鍵字參數。
• 如果已經有了一個字典，想要使用字典中的元素，可以用**取出字典中的元素傳給關鍵字參數。
• 傳入帶有參數名的參數，要注意參數名的使用，參數名傳入關鍵參數會轉化成字符串，參數名不能為字符串。

def student(**argv):print(argv)student(年齡=23,身高=175,性別='男',年級='大三') {'年齡': 23, '身高': 175, '性別': '男', '年級': '大三'} # 如果已經有了一個字典，想要使用字典中的元素，可以用**取出字典中的元素傳給關鍵字參數 def student(**argv):print(argv) #調用函數 dict1 = {'年齡':23,'身高':175,'性別':'男','年級':'大三'} student(**dict1) {'年齡': 23, '身高': 175, '性別': '男', '年級': '大三'}

5.9 函數注解

• 用于為函數聲明中的參數和返回值附加元數據。
• 函數聲明中的各個參數可以在 : 之后增加注解表達式。
  • 如果參數有默認值， 注解放在參數名和 = 號之間。
  • 如果想注解返回值， 在 ) 和函數聲明末尾的 : 之間添加 -> 和一個表達式。 那個表達式可以是任何類型。
• 注解不會做任何處理， 只是存儲在函數的 __annotations__ 屬性（一個字典） 中

def add(x:int, y:int) -> int:return x + yprint(add(2, 3)) 5

5.10 函數式編程

函數式編程是一種編程范式，不同于之前的面向對象編程。它是面向數學的抽象，也就是說，這里的函數二字不再是我們編程語言中的函數，而是數學中的函數了。

這一個小結先不做詳細理解，具體可以參考: https://glumes.com/post/python/python-functional-programming/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的流畅的python学习记录——第五章：一等函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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