Python高阶函数！

今天博主跟大家聊一聊如何使用Python高阶函数！不喜勿喷，如有建议欢迎补充、讨论！

关于安装和汉化可以观看博主的这篇文章《下载安装及汉化》以及Python系列：windows10配置Python3.0开发环境！，安装完毕重启VsCode！以及VSCode配置Python开发环境！

Come on！什么是高阶函数？

高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者一个函数的返回值为另外一个函数（若返回值为该函数本身，则为递归），满足其一则为高阶函数。

参数为函数

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@Descripttion: 这是一个文件头注释！
@version: 1.0.0
@Company: DCIT-SH
@Author: Sunny Chen
@Date: 2019-10-15 13:42:21
@LastEditors: Sunny Chen
@LastEditTime: 2019-10-15 13:42:21
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#参数为函数
def chen():
    print("in the chen..")
def jia(func):
    func()
    print("in the jia..")

jia(chen)

返回值为函数

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@Company: DCIT-SH
@Author: Sunny Chen
@Date: 2019-10-15 13:42:21
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#返回值为函数
def chen():
    print("in the chen..")
def jia(func):
    print("in the jia..")
    return bar
res=jia(chen)
res()

以上两个示例中，函数jia()为高阶函数，示例一中函数bar作为jia的参数传入，示例二中函数bar作为jia的返回值。

　　注：函数名（例如chen 、jia）–>其为该函数的内存地址；函数名+括号（例如 chen()、jia() )–>调用该函数。

高阶函数-map、filter、reduce

这三个函数均为高阶函数，其也为Python内置的函数。接下来我们看一下这三个函数的用法以及其内部原理是怎样的：

map函数

map函数接收的是两个参数，一个函数，一个序列，其功能是将序列中的值处理再依次返回至列表内。

map函数的机制：

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@Company: DCIT-SH
@Author: Sunny Chen
@Date: 2019-10-15 13:42:21
@LastEditors: Sunny Chen
@LastEditTime: 2019-10-16 16:08:25
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num=[1,2,3,4,5]
def square(x):
    return x**2
#map函数模拟
def map_test(func,iter):
    num_1=[]
    for i in iter:
        ret=func(i)
        # print(ret)
        num_1.append(ret)
    return num_1.__iter__() #将列表转为迭代器对象

#map_test函数
print(list(map_test(square,num)))
#map函数
print(list(map(square,num)))

#当然map函数的参数1也可以是匿名函数、参数2也可以是字符串
print(list(map_test(lambda x:x.upper(),"Sunny Chen")))
print(list(map(lambda x:x.upper(),"Sunny Chen")))

# 输出为:
# [1, 4, 9, 16, 25]
# [1, 4, 9, 16, 25]
# ['S', 'U', 'N', 'N', 'Y', ' ', 'C', 'H', 'E', 'N']
# ['S', 'U', 'N', 'N', 'Y', ' ', 'C', 'H', 'E', 'N']

filter函数

filter函数也是接收一个函数和一个序列的高阶函数，其主要功能是过滤。其返回值也是迭代器对象：

filter函数的用法以及其机制：

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@Author: Sunny Chen
@Date: 2019-10-15 13:42:21
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@LastEditTime: 2019-10-16 16:12:42
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names=["Chen","Sunny","xiaojai"]
#filter函数机制
def filter_test(func,iter):
    names_1=[]
    for i in iter:
        if func(i): #传入的func函数其结果必须为bool值，才有意义
            names_1.append(i)
    return names_1
#filter_test函数
print(filter_test(lambda x:x.islower(),names))
#filter函数
print(list(filter(lambda x:x.islower(),names)))

# 输出为:
# ['xiaojai']
# ['xiaojai']

reduce函数

reduce函数也是一个参数为函数，一个为可迭代对象的高阶函数，其返回值为一个值而不是迭代器对象，故其常用与叠加、叠乘等，图示例如下：
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@Date: 2019-10-15 13:42:21
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#reduce函数不是内置函数，而是在模块functools中的函数，故需要导入
from functools import reduce

nums=[1,2,3,4,5,6]
#reduce函数的机制
def reduce_test(func,array,ini=None): #ini作为基数
    if ini == None:
        ret =array.pop(0)
    else:
        ret=ini
    for i in array:
        ret=func(ret,i)
    return ret
#reduce_test函数，叠乘
print(reduce_test(lambda x,y:x*y,nums,100))
#reduce函数，叠乘
print(reduce(lambda x,y:x*y,nums,100))

# 输出为:
# 72000
# 72000

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