[ Python ] 匿名函数和高阶函数

python

1. 匿名函数

lambda:一个语法,三个特性,四个用法

语法:
 lambda argument_list: expression
argument_list 和 expression 由用户自定义

(1)argument_list 是参数列表。它的结构与 python 中函数的参数列表是一样的。

	a, b

a=1, b=2

*args

**kwargs

a, b=1, *args

……

(2)expression 是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在 argument_list 中定义,并且表达式只能是单行的,如下:

	1

None

a + b

sum(a)

1 if a > 10 else 0

lambda argument_list: expression 表示的是一个函数,一个匿名函数。

三个特性:
    (1)lambda 函数是匿名的;所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda 函数没有名字;
    (2)lambda 函数有输入和输出;输入是传入到参数列表 argument_list 的值,输出是根据表达式 expression 计算得到的值;
    (3)lambda 函数一般功能简单,单行 expression 决定了 lambda 函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能

四个用法:
    (1)将 lambda 函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该 lambda 函数
    (2)将 lambda 函数作为其他函数的返回值,返回给调用者
    (3)将 lambda 函数作为参数传递给其他函数
    (4)将lambda 函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该 lambda 函数替换

python编程方式
    python 编程方式分为:
        (1)面向过程
        (2)函数式编程
            不用变量保存状态,不修改变量
            函数即变量
        (3)面向对象

2. 高阶函数

    (1)函数接收参数是一个函数名
    (2)返回值中包含函数
    把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数

(1)map

map函数接收两个参数,一个是函数,一个是 iterable。map将传入的函数依次作用到每个元素,并把结果作为新的 iterator 返回

def f(x):

        return x * x

m = map(f, [1, 2, 3, 4])

# iterator 是惰性序列,因此通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list

print(list(m))

# 执行结果:

# [1, 4, 9, 16]

(2)filter
filter接收一个函数和一个序列。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 和 False 决定保留还是丢弃该元素。

def is_odd(n):

        return n % 2 == 1

# f = filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7])

# 等价于

f = filter(lambda n: n % 2 == 1, [1,2,3,4,5,6,7])

print(list(f))

# 执行结果:

# [1, 3, 5, 7]

(3)reduce
reduce 把一个函数作用于一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和下一个元素做累计计算

from functools import reduce

def foo(x, y):

        return x + y

# r = reduce(foo, [1,2,3,4])

# 等价于:

r = reduce(lambda x, y: x + y, [1,2,3,4])

print(r)

3. python 内置函数

  python 内置函数用法。

以上是 [ Python ] 匿名函数和高阶函数 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/388635.html

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