Python高阶函数

在《​​Python 函数是第一类对象​​》中，我们曾介绍过函数的一些高级用法，其中就包含了高阶函数，现在是时候深入了！

所谓​​高阶函数（Higher-order function），是指将其他函数作为参数的函数。​​这有助于增强 Python，使我们的代码更加简单、可读。

常见的高阶函数有：map()、filter()、reduce()、sorted()，一起来看看它们的用法吧！

网络图片，很形象

！

1

map()

基础语法：

map(func, *iterables) --> map object

作用：​​对序列进行函数映射。​​原理：func 函数将作用于 iterables 的每一项，最后将结果作为新的迭代器返回。

例如，要得到 10 以内的偶数，可以这样写：

>>> evens = map(lambda n: n*2, range(5))>>> evens

在这里，map 返回了一个迭代器，好处是它节省了内存，但不好的一点是只能迭代一次。

如果需要多次迭代，或者按索引访问元素，那么可以从迭代器中创建一个列表：

>>> evens = list(map(lambda n: n*2, range(5)))>>> evens[0, 2, 4, 6, 8]

2

filter()

基础语法：

filter(function or None, iterable) --> filter object

作用：​​过滤掉序列中不符合条件的元素，​​这通常适用于序列元素需要删减的情况。原理：function 函数将作用于 iterable 的每一项，只有当 function 返回 True 时，元素才会被留下来。

同样，也可以使用 filter 获得 10 以内的偶数：

>>> evens = filter(lambda n: n%2==0, range(10))>>> evens

与 map 类似，可以从迭代器中创建一个列表：

>>> evens = list(filter(lambda n: n%2==0, range(10)))>>> evens[0, 2, 4, 6, 8]

3

reduce()

基础语法：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

作用：对序列中的每一项进行​​累计操作​​。原理：用函数 function 先对 sequence 中的第 1、2 个元素操作，得到的结果再与第 3 个元素操作 ... 以此类推，最后得到一个结果。

有了这个函数，再来重新实现下《​​Python 递归函数​​》中的阶乘：

>>> from functools import reduce>>>>>> def factorial(n):... def mult(a, b):... return a*b... return reduce(mult, range(1, n+1), 1)...>>>

注意：在 Python 2.x 中，reduce() 是一个内置函数。​​但在 3.x 中，它被移至 functools 模块。​​因此，在使用前要先进行导入。

尝试一下，传递几个不同的值：

>>> factorial(0)1>>> factorial(1)1>>> factorial(5)120

4

sorted()

基础语法：

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)

作用：对所有可迭代的对象进行​​排序操作​​。它返回了一个新列表，其中包含了 iterable 中的所有项（已排序）。原理：通过 key 函数来对 iterable 的每一项进行排序，排序规则取决于 reverse，为 True 时按降序排列，为 False 时按升序排列（默认）。

需要注意的是，​​sorted() 并不会对序列本身进行排序，排序的是返回的新列表：​​

>>> l = ['Python', 'PHP', 'Java']>>>>>> sorted_l = sorted(l)>>>>>> l # 本身并未排序['Python', 'PHP', 'Java']>>>>>> sorted_l # 排序的是返回的新列表['Java', 'PHP', 'Python']

再来看看降序，和自定义排序：

>>> sorted(l, reverse=True) # 按降序排列['Python', 'PHP', 'Java']>>>>>> sorted(l, key=len) # 按字符串的长度排序['PHP', 'Java', 'Python']

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