python使用高阶函数实现_18.python高阶函数
什么是高階函數(shù)：一個(gè)函數(shù)可以作為參數(shù)傳給另外一個(gè)函數(shù)(一個(gè)函數(shù)可以用來接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù))，或者一個(gè)函數(shù)的返回值為另外一個(gè)函數(shù)(若返回值為該函數(shù)本身，則為遞歸)，滿足其一則為高階函數(shù)。函數(shù)的形參位置必須接受一個(gè)函數(shù)對象。
代碼理解高階函數(shù)的含義：
1 '''函數(shù)當(dāng)做參數(shù)被傳遞到另個(gè)函數(shù)是什么樣的。把a(bǔ)bs()函數(shù)賦值給了f變量，接下來就可以像使用abs()函數(shù)本身那樣使用f變量了,區(qū)別只是換了個(gè)名字而已'''
2
3 f = abs #將求絕對值的abs函數(shù)賦值給f變量
4 f(-123) #f變量等同于abs函數(shù)的功能和性質(zhì),區(qū)別只是換了個(gè)別名
5 print(f(-123)) #輸出結(jié)果 123
6 print(type(f)) # 查看下這個(gè)f變量的類型,顯示為內(nèi)置函數(shù),因?yàn)樗恼嫔砭褪莾?nèi)置abs()函數(shù)
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8 '''這說明變量可以指向函數(shù)，既然變量可以指向函數(shù)，而我們知道函數(shù)的參數(shù)可以接收變量。也就是說一個(gè)函數(shù)可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，一起來看看下面這個(gè)例子'''
9 defadd_(a, b, f_):10 return f_(a) + f_(b) #在本例中等同于 abs(a) + abs(b)
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12 result = add_(-10, -20, abs) #這里把python內(nèi)置函數(shù)abs作為參數(shù)傳遞給add_
13 print(result) #30
代碼演示高階函數(shù)兩種場景：
1 #高階函數(shù)之 ---》參數(shù)為函數(shù)
2 defbar():3 print("in the bar..")4 deffoo(func):5 func()6 print("in the foo..")7
8 foo(bar)9
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11 #高階函數(shù)之 ---》返回值為函數(shù)
12 defbar():13 print("in the bar..")14 deffoo(func):15 print("in the foo..")16 returnbar17 res=foo(bar)18 res()19
20 '''以上兩個(gè)示例中,函數(shù)foo()為高階函數(shù)。示例一中函數(shù)bar作為foo的參數(shù)傳入；示例二中函數(shù)bar作為foo的返回值。
注意：函數(shù)名(例如bar 、foo)-->其為該函數(shù)的內(nèi)存地址；函數(shù)名+括號(hào)(例如 bar()、foo() )-->調(diào)用該函數(shù)'''
python里的高階函數(shù)有 filter、map、reduce、sorted、匿名函數(shù)lambda，遞歸函數(shù)等。
1). map函數(shù)
功能：map函數(shù)接收的是兩個(gè)參數(shù)，接收一個(gè)函數(shù) f 和一個(gè)或多個(gè)序列l(wèi)ist，其功能是將序列中的值處理再依次返回至新列表內(nèi)，其返回值為一個(gè)迭代器對象。
語法格式：map(function, iterable,[iterable1, ...iterablen])：
參數(shù)：(1).function： 函數(shù)對象 ；(2).iterable：序列(可迭代)對象 (字符串、列表、range...)
返回值：得到的這個(gè)map對象是一個(gè)迭代器對象，屬于惰性序列的范疇。
代碼演示map實(shí)現(xiàn)原理：
1 #需求：將lt = ['1','2','3','4','5'] 轉(zhuǎn)換成 [1,2,3,4,5]
2
3 #代碼實(shí)現(xiàn)一：使用傳統(tǒng)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)
4 lt = ['1','2','3','4','5','6']5 lt1 =[]6 for i inlt:7 num =int(i)8 lt1.append(num)9 print(lt1) #[1, 2, 3, 4, 5, 6] 由于列表屬于非惰性序列范疇，即可以直接打印看效果
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12 #代碼實(shí)現(xiàn)二：使用新技術(shù)來實(shí)現(xiàn)
13 #思路步驟一：定義一個(gè)函數(shù)，功能：將str數(shù)據(jù) --> int數(shù)據(jù)
14 importcollections15 lt = ['1','2','3','4','5','6']16 defchr2Int(chr):17 returnint(chr)18
19 mo = map(chr2Int,lt) #這里的chr2Int后面不能加(),也不能傳參*****
20 print(map,type(mo)) #
21 print(isinstance(mo,collections.Iterator)) #True,驗(yàn)證是否是迭代器對象,True才能使用next
22 print(next(mo)) #1
23 print(list(mo)) #[2, 3, 4, 5, 6] 將map對象(惰性的)轉(zhuǎn)換為list對象(非惰性的)
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26 #代碼實(shí)現(xiàn)三：終極操作
27 print(list(map(chr2Int,lt))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
28 print(list(map(int,lt)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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30 '''map(int,lt)：執(zhí)行過程如下：31 1).lt --> 取出第一個(gè)元素：'1'當(dāng)做實(shí)際參數(shù)傳遞給int函數(shù)的形參位置 --> int('1'),將轉(zhuǎn)換以后的結(jié)果：1保留到map對象的第一個(gè)元素位置32 2).lt --> 取出第二個(gè)元素：'2'當(dāng)做實(shí)際參數(shù)傳遞給int函數(shù)的形參位置 --> int('2'),將轉(zhuǎn)換以后的結(jié)果：2保留到map對象的第二個(gè)元素位置33 以此類推...34 直到map函數(shù)執(zhí)行完了，整個(gè)map對象才真正成型了...'''
代碼演示示例：
1 #實(shí)例1： lt = [1,2,3,4,5] --> 得到：['1','2','3','4','5']
2
3 lt = [1,2,3,4,5]4
5 #自定義函數(shù)：從int --》 str
6 defint2Str(i):7 returnstr(i)8
9 print(list(map(int2Str,lt))) #['1', '2', '3', '4', '5']
10 print(list(map(str,lt))) #['1', '2', '3', '4', '5']
11 print(list(map(lambda x: str(x),lt))) #['1', '2', '3', '4', '5']
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14 #實(shí)例2：lt = [1,2,3,4,5] --> 得到：[1,4,9,16,25]
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16 lt = [1,2,3,4,5]17
18 #自定義函數(shù)：目標(biāo)實(shí)現(xiàn)開方操作
19 defkaifang(num):20 return num ** 2
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22 print(list(map(kaifang,lt))) #[1, 4, 9, 16, 25]
23 print(list(map(lambda x: x ** 2,lt))) #[1, 4, 9, 16, 25]，map結(jié)合匿名函數(shù)使用，用的比較多
2).reduce函數(shù)
功能：reduce函數(shù)也是一個(gè)參數(shù)為函數(shù)，一個(gè)為可迭代(序列)對象的高階函數(shù)，但reduce()傳入的函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce()對list的每個(gè)元素反復(fù)調(diào)用函數(shù)function。所以reduce()函數(shù)接收的參數(shù)和 map()類似，但是行為不同。reduce() 函數(shù)會(huì)對參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積，其返回值為一個(gè)值而不是迭代器對象，故其常用與疊加、疊乘等。
語法格式：reduce(function, iterable[, iterable1,...,iterablen] [, initializer])
參數(shù)：function -- 函數(shù)，有兩個(gè)參數(shù)。iterable -- 可迭代對象。initializer -- 可選，初始參數(shù)
返回值：為一個(gè)值，而不是迭代器對象
【注意】：reduce函數(shù)屬于functools模塊中的函數(shù)，所以需要顯示的先導(dǎo)入functools模塊再使用from functools import reduce
代碼演示reduce實(shí)現(xiàn)原理：
1 from functools importreduce2
3 '''當(dāng)調(diào)用reduce(f,[1,3,5,7,9])時(shí)，reduce函數(shù)將做如下計(jì)算：由于f這個(gè)函數(shù)的功能是計(jì)算兩個(gè)元素的值，所以先計(jì)算頭兩個(gè)元素：f(1,3)，4 結(jié)果為4；再把結(jié)果和第3個(gè)元素計(jì)算：f(4,5)，結(jié)果為9；再把結(jié)果和第4個(gè)元素計(jì)算：f(9,7)，結(jié)果為16；5 再把結(jié)果和第5個(gè)元素計(jì)算：f(16,9)，結(jié)果為25；由于沒有更多的元素了，計(jì)算結(jié)束，返回結(jié)果25。'''
6 deff(x, y):7 return x +y8
9 result = reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])10 print(result) #25
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13 '''reduce()**還可以接收第3個(gè)可選參數(shù)，作為計(jì)算的初始值。如果把初始值設(shè)為100，如計(jì)算：結(jié)果將變?yōu)?25，
因?yàn)榈谝惠営?jì)算是：計(jì)算初始值和第一個(gè)元素：f(100, 1)，結(jié)果為101。'''
14 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)15
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17 #使用 lambda 匿名函數(shù)
18 reduce(lambda x, y: x+y, [1,3,5,7,9])
1 '''reduce函數(shù)執(zhí)行順序：先將lsd中的第一和第二個(gè)元素傳入到fn中參與運(yùn)算，運(yùn)算后得到結(jié)果，再和第三個(gè)元素傳入到fn中參與運(yùn)算，以此類推...'''
2
3 #需求：得到元祖tp = (1,2,3,4)中元素的和值
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5 '''首先自定義函數(shù) --> add作用：對列表中的元素進(jìn)行求和操作 def add(x,y)6 然后使用reduce函數(shù)執(zhí)行過程如下：7 第一次：add(1,2)8 第二次：add(add(1,2),3)9 第三次：add(add(add(1,2),3),4)'''
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11 #代碼實(shí)現(xiàn)一：遞歸的思想來實(shí)現(xiàn)
12 tp = (1,2,3,4)13 defmySum(num):14 if num == 1:15 return 1
16 return num + mySum(num - 1)17
18 print(mySum(4))19
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21 #代碼實(shí)現(xiàn)二：reduce函數(shù)實(shí)現(xiàn)
22 from functools importreduce23 defadd(x,y):24 return x +y25
26 res =reduce(add,tp)27
28 print(res,type(res)) #10
29 print(reduce(lambda x,y: x +y,tp)) # 1030 print(sum(tp)) # 10直接使用內(nèi)置函數(shù)sum()了
代碼演示示例：
1 #實(shí)例1：lt = [1,2,3,4] 得到其中元素的乘積
2
3 lt = [1,2,3,4]4 print(reduce(lambda x,y: x *y,lt))5
6 #實(shí)例2：從鍵盤讀入一個(gè)整數(shù)字符串?dāng)?shù)據(jù)，例如：'12345'，將其轉(zhuǎn)換為12345；
7 '''注意：不能直接使用int()來實(shí)現(xiàn).思路：使用map和reduce配合來實(shí)現(xiàn)8 步驟一：'12345' --》拆分為散裝數(shù)據(jù)：1 2 3 4 5 可以使用map來實(shí)現(xiàn)9 步驟二：將map對象中的數(shù)據(jù) 1 2 3 4 5 組合成為 --> 12345 可以使用reduce來實(shí)現(xiàn)10 '''
11 from functools importreduce12
13 str1 = '12345'
14 defchr2Int(str):15 returnint(str)16
17 defzuhe(x,y):18 return x * 10 +y19
20 mo =map(chr2Int,str1)21 num =reduce(zuhe,mo)22 print(num,type(num)) #12345
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25 #終極版：
26 print(reduce(lambda x,y: x * 10 + y,map(int,str1))) #12345
3).filter函數(shù)
功能：filter()函數(shù)也是接收兩個(gè)參數(shù)，接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列的高階函數(shù)，其主要功能是過濾，過濾掉不符合條件的元素，序列的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進(jìn)行判，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新序列中。filter的意思：在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中我們都稱為過濾器。
語法格式：filter(function, iterable)
參數(shù)：和map、reduce一樣理解，function：判斷函數(shù)，iterable ：可迭代對象。
返回值：一個(gè)惰性序列對象(filter對象，迭代器對象)，例如列表
代碼演示示例：
1 #示例1：lt = [1,2,3,4,5,6,7,8] --> 得到：[2,4,6,8]
2
3 lt = [1,2,3,4,5,6,7,8]4 #代碼實(shí)現(xiàn)一：老技術(shù)
5 lt1 =[]6 for i inlt:7 if i % 2 ==0:8 lt1.append(i)9
10 print(lt1)11
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13 #代碼實(shí)現(xiàn)二：新技術(shù)(filter)
14 deffunc(o):15 if o % 2 ==0:16 returnTrue17 returnFalse18
19 fo =filter(func,lt)20
21 print(fo,type(fo)) #
22 print(list(filter(func,lt))) #[2, 4, 6, 8]
23 print(isinstance(fo,collections.Iterator)) #Ture
24 print(isinstance(fo,collections.Iterable)) #Ture
25 print(next(fo)) #2
26 print(next(fo)) #4
27 print(list(fo)) #[6, 8]
28
29
30 #終極版：
31 print(list(filter(lambda x:x % 2 == 0,lt))) #[2, 4, 6, 8]
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34 #示例2：lt = [345,0,'abcde',1.2,0,3.14,0.0,'haha','hehe',True,False,[],(),{},{1,2,3},[10,20,30],{'name':'zs','age':30}，None]
35 得到如下效果：lt = [345,'abcde',1.2,3.14,'haha','hehe',True,{1,2,3},[10,20,30],{'name':'zs','age':30}]36
37 lt = [345,0,'abcde',1.2,0,3.14,0.0,'haha','hehe',True,False,[]38 ,(),{},{1,2,3},[10,20,30],{'name':'zs','age':30},None]39
40 print(list(filter(lambdax: bool(x),lt)))41 #或者
42 print(list(filter(bool,lt)))43
44
45 #示例3：lt1 = ['aaaaaaaa','bbbbb','cccccc','ddd']得到如下效果：['aaaaaaaa','cccccc']
46
47 lt1 = ['aaaaaaaa','bbbbb','cccccc','ddd']48
49 print(list(filter(lambda x: len(x) > 5,lt1)))
高階函數(shù)以及匿名函數(shù)之間的配合使用(練習(xí))：
1 '''模板一：lambda和filter的配合使用'''
2 #需求：lt = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] --> 得到[3,6,9]
3
4 print(list(filter(lambda x: x % 3 ==0,lt)))5
6
7 '''模板二：lambda 和map的配合使用'''
8 #需求：演示開平方操作 --> 容器對象：range
9
10 mo = map(lambda x: x ** 2,range(5))11 print(list(mo))12
13
14 '''模板三：在模板二的基礎(chǔ)上進(jìn)行功能擴(kuò)展：range(10)，過濾以后保留的數(shù)據(jù)范圍大小為：(5,50)之間'''
15
16 mo = map(lambda x: x ** 2,range(10))17 fo = filter(lambda x: x > 5 and x < 50,mo)18 print(list(fo))19
20
21 '''模板四：lambda 和reduce配合使用'''
22 #求和值
23 importfunctools24
25 lt = [1,2,3,4,5]26
27 my_sum = functools.reduce(lambda x,y: x +y,lt)28 print(my_sum)29
30
31 '''模板五：求兩個(gè)列表對象中元素的和，返回新列表:32 lt1 = [1,2,3,4], lt2 = [5,6,7,8], 結(jié)果：lt3 = [6,8,10,12]'''
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34 mo = map(lambda x,y: x +y,lt1,lt2)35 print(list(mo))36
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38 '''模板六：求字符串中每個(gè)單詞的長度content = "welcome to shanghai", 結(jié)果：[7,2,8]'''
40 #使用切割的思想：切完之后得到一個(gè)列表對象，內(nèi)部元素["welcome","to","shanghai"]
41 words_list =content.split()42 mo =map(len,words_list)43 print(list(mo))
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python使用高阶函数实现_18.python高阶函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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