python【进阶】5.一等函数(注销)
在 Python 中,函數是一等對象。編程語言理論家把“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
在 Python 中,所有函數都是一等對象。
5.1 把函數視作對象
>>> def d(n): ... '''return n!''' ... return 1 if n<2 else n*d(n-1) ... >>> d(42) 1405006117752879898543142606244511569936384000000000 >>> d.__doc__ 'return n!' >>> # __doc__ 屬性用于生成對象的幫助文本。map 函數返回一個可迭代對象,里面的元素是把第一個參數(一個函數)應用到第二個參數(一個可迭代對象,這
里是 range(11))中各個元素上得到的結果。
有了一等函數,就可以使用函數式風格編程。函數式編程的特點之一是使用高階函數。
5.2 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(higher-orderfunction)。map 函數就是一例此外,內置函數 sorted 也是:可選的key 參數用于提供一個函數,它會應用到各個元素上進行排序。
示例 5-3:根據單詞長度給一個列表排序
>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana'] >>> sorted(fruits, key=len) ['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'raspberry', 'strawberry']示例 5-4:根據反向拼寫給一個單詞列表排序
>>> def reverse(word): ... return word[::-1] >>> reverse('testing') 'gnitset' >>> sorted(fruits, key=reverse) ['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry'] >>>map、filter和reduce的現代替代品
函數式語言通常會提供 map、filter 和 reduce 三個高階函數(有時使用不同的名
稱)。在 Python 3 中,map 和 filter 還是內置函數,但是由于引入了列表推導和生成器表達式,它們變得沒那么重要了。
列表推導或生成器表達式具有 map 和 filter 兩個函數的功能,而且更易于閱讀,如示例 5-5 所示。
示例 5-5:計算階乘列表:map 和 filter 與列表推導比較
>>> list(map(f,range(11))) [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800] >>> list(map(f,range(6))) [1, 1, 2, 6, 24, 120] >>> [f(n) for n in range(6)] [1, 1, 2, 6, 24, 120] >>> list(map(f,filter(lambda n: n%2,range(6)))) [1, 6, 120]- 使用列表推導做相同的工作,換掉 map 和 filter,并避免了使用 lambda 表達式。
在 Python 3 中,map 和 filter 返回生成器(一種迭代器),因此現在它們的直接替代品
是生成器表達式(在 Python 2 中,這兩個函數返回列表,因此最接近的替代品是列表推導.
示例 5-6
使用 reduce 和 sum 計算 0~99 之和
? 從 Python 3.0 起,reduce 不再是內置函數了。
? 導入 add,以免創建一個專求兩數之和的函數。
? 計算 0~99 之和。
? 使用 sum 做相同的求和;無需導入或創建求和函數。
- sum 和 reduce 的通用思想是把某個操作連續應用到序列的元素上,累計之前的結果,把
一系列值歸約成一個值。
all 和 any 也是內置的歸約函數。
- all(iterable)如果 iterable 的每個元素都是真值,返回 True;all([]) 返回 True。
- any(iterable)只要 iterable 中有元素是真值,就返回 True;any([]) 返回 False。
5.3匿名函數
總結
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