Python高阶函数是什么?怎么用?

python

初次了解的小伙伴可能有些疑惑,对于“高阶”不明白,或者高阶函数和函数两者之间有什么关系?要怎么使用呢?有这些疑惑的小伙伴可以看下面内容~

举一个最简单的高阶函数

def foo(x, y, f):  # f 是一个函数

    """

    把 x, y 分别作为参数传递给 f, 最后返回他们的和

    :param x:

    :param y:

    :param f:

    :return:

    """

    return f(x) + f(y)

 

 

def foo1(x):

    """

    返回参数的 x 的 3次方

    :param x:

    :return:

    """

    return x ** 3

 

 

r = foo(4, 2, foo1)    

 

print(r)    # 72

说明:

1、这里的 foo 就是高阶函数, 因为他接收了一个函数作为参数.

2、foo1作为参数传递给了foo, 而且foo中的局部变量f接收了foo传递过来的数据, 那么最终是foo和f同时指向了同一个对象。

总结

编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收其他的函数。

把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

高阶函数另一种形式:把函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。

def foo():

    x = 10

 

    def temp():

        nonlocal x

        x += 10 #x=x+10

        return x

 

    return temp

 

f = foo()

 

print(f())

print(f())

输出结果:

说明:

调用foo()得到的一个函数, 然后把函数赋值给变量f, 这个时候f和 foo内部的temp其实指向了同一个函数对象。

返回的函数每调用一次都会把foo 的局部变量x增加 10 .所以两次调用分别得到 20 和 30。

返回访问了外部函数的局部变量或者全局变量的函数,这种函数就是闭包。

内置高阶函数

高阶函数在函数式编程语言中使用非常的广泛。

本节简单介绍几个常用的高阶函数。

列表的排序, map/reduce, filter等。

map()和filter()

函数编程语言通常都会提供map, filter, reduce三个高阶函数.

python3中, map和filter仍然是内置函数, 但是由于引入了列表推导和生成器表达式, 他们变得没有那么重要了。

列表推导和生成器表达式具有了map和filter两个函数的功能, 而且更易于阅读。

代码展示:

a = map(lambda x: x ** 2, [10, 20, 30, 40])

print(list(a))

print(type(a))

输出结果:

说明:

1、map函数是利用已有的函数和可迭代对象生成一个新的可迭代类型:map类型。

2、map的参数1是一个函数, 参数2是一个可迭代类型的数据. map会获取迭代类型的每个数据, 传递给参数1的函数, 然后函数的返回值组成新的迭代类型的每个元素。

3、也可以有多个迭代器, 则参数1的函数的参数个数也会增加。

4、新生成的迭代器类型的元素的个数, 会和最短的那个迭代器的元素的个数保持一致。

a = map(lambda x, y: x + y, [10, 20, 30, 40], [100, 200])

print(list(a))

输出结果:

使用列表推倒实现上面的功能

使用列表比map优雅了很多, 而且也避免了参数1的函数

list1 = [10, 20, 30, 40]

list3 = [x ** 2 for x in list1]

print(list3)

输出结果:

list1 = [10, 20, 30, 40]

list2 = [100, 200]

# 注意:列表推倒中这里是使用的笛卡尔积

list3 = [x + y for x in list1 for y in list2]

print(list3)

输出结果:

以上就是关于python的高阶函数的主要介绍,如需了解更多python实用知识,点击进入云海天Python教程网

以上是 Python高阶函数是什么?怎么用? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/529373.html

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