這份博客是個人的學習筆記以及總結，觀看課程為廖雪峰在慕課上發布的《python》進階。

一些關于python的基礎操作以及安裝，可以參考我之前的文章。

這份課程一開始會回顧之前學過的東西：

之前學過的有以下幾點：

1python內置的基本類型 變量

2LIst 和turple 順序的集合類型

3條件判斷和循環

4dictheset ：根據key訪問的集合類型。

5函數

6切片

7迭代

8列表生成式

二本周課程目錄：

1函數式編程

2模塊使用。

3面向對象編程

4定制類

三學習目標

掌握函數式和面向對象以及模塊化編程

四課程開始

4.1函數式編程概念：

functional 抽象的編程模式。 更高的抽象等級

語言層級對語言調用的影響。

4.2特點

1計算視為函數而非指令

2純函數式編程，不需要變量。

3支持高階函數，代碼簡潔。

4.3 python支持的

1不是純函數時編程，支持高階函數和閉包，有限支持匿名函數。

4.4高階函數的概念

直接調用函數，和使用變量的效果一樣。

可以修改庫函數的內涵。

高階函數：將函數作為參數的函數。（數分里的算子）

demo：

def add（a,b,c）:

return c(x)+c(y)

add( 1,9,abs)

高階函數的例子

五練習時間

題目1

編寫一個簡單的高階函數，實現

輸入 x和y得到 根號（x）加根號（y）

解答：

import math
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
print (add(25,9,math.sqrt))

題目2

編寫一個map映射程序實現將輸入的字符串首字母大寫其他字母小寫的功能。

example for map

def f（x）：

return x*x

print(list(map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

輸出結果為

[1,4,9,16,25,36,49,64,81]

解答：

def format_name(s):

return s.capitalize()

print(list(map(format_name,[‘adam’,’LISA’,’barT’])))

題目3

reduce函數的使用，reduce函數和map函數一樣是個高階函數，

區別在于，reduce會對列表里面的參數反復調用。

要求編寫一個函數實現連乘。

example：

from functools import reduce
def f(x,y):
return x+y

print(reduce(f,[1,3,5,7,9]))

輸出結果為：25

解答：

from functools import reduce
def f(x,y):
return x*y
print(reduce(f,[2,4,5,7,12]))

題目4

filter（）函數的使用，該函數是python內置的另一個有用的高階函數，filter（）函數接受一個函數f和一個list（）

這個函數f的作用是對每個元素進行判斷，返回true或者false，filter（）根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素

，返回由符合條件元素組成的新list。

example：

def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip())>0
print(list(filter(is_not_empty,[‘test’,None,”,’str’,”,’END’])))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python:进阶操作（1）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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