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这篇CFSDN的博客文章详解Python函数式编程—高阶函数由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的.
函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数! 。
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 。
变量可以指向函数 。
函数名其实就是变量 。
函数名是什么?函数名其实就是指向函数的变量,对于abs这个函数,完全可以把函数名看做成为一个变量, 。
传入函数 。
既然变量可以指向函数,函数的参数可以接受变量,那么一个函数就可以当做另一个函数的变量,这种函数就被称为高阶函数 。
1
2
|
def
add(x,y,f):
return
f(x)
+
f(y)
|
下面介绍一个内置的高阶函数 。
map接受两个参数,一个是iterable一个是函数。map将传入的函数依次作用于到序列的每一个元素上,有点想列表生成式,并把结果作为写的iterator返回 。
map得到的结果是一个iterator,所以要用list()函数让整个序列变成一个list list不是iterator因为是[] , generator 是iterator() 可以使用iter来将iterable变成iterator 。
本实例,实验了str 。
reduce用法 。
1
|
reduce
(f, [x1, x2, x3, x4])
=
f(f(f(x1, x2), x3), x4)
|
比如对一个序列求和 。
fliter 。
filter用于过滤序列,和map类似,filter也接受一个函数和一个序列,和map不同的是,filter把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是true还是false决定保留还是丢弃该元素 。
1
2
3
4
5
|
def
is_odd(n):
return
n
%
2
=
=
1
list
(
filter
(is_odd, [
1
,
2
,
4
,
5
,
6
,
9
,
10
,
15
]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
|
filter与reduce和map一样,反悔的都是iterator惰性序列,需要用list转换 。
关于slice中的切片 。
str[::2]相当于正数开始2个一取,str[::-2]从倒数第一个元素开始,2个一取 。
sorted 。
排序算法 。
排序也是在程序中经常用到的算法,无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。 数字我们可以直接比较,但如果是字符串或者是两个dict 。
sorted也是一个高阶函数,可以用key函数来实现自定义的排序 。
1
2
|
>>>
sorted
([
36
,
5
,
-
12
,
9
,
-
21
], key
=
abs
)
[
5
,
9
,
-
12
,
-
21
,
36
]
|
默认情况下,对字符串排序,是按照ascii的大小比较的,由于'z' < ‘a',结果,大写字母z会排在小写字母a的前面.
这样,我们给sorted传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:
1
2
|
>>>
sorted
([
'bob'
,
'about'
,
'zoo'
,
'credit'
], key
=
str
.lower)
[
'about'
,
'bob'
,
'credit'
,
'zoo'
]
|
要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=true:
1
2
|
>>>
sorted
([
'bob'
,
'about'
,
'zoo'
,
'credit'
], key
=
str
.lower, reverse
=
true)
[
'zoo'
,
'credit'
,
'bob'
,
'about'
]
|
map reduce filter sorted 。
以上所述是小编给大家介绍的python函数式编程—高阶函数详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36344771/article/details/88701436 。
最后此篇关于详解Python函数式编程—高阶函数的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于详解Python函数式编程—高阶函数的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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