Python笔记:高阶函数

python

通常我们说的Python高阶函数指的是函数的参数类型为函数,或者函数的返回值类型为函数,Python中常用的高阶函数有map、filter、reduce、partial。

map

map是一个内置的高阶函数,需要传入一个函数和一个可迭代对象,然后将每个迭代元素作为参数传入到这个函数中,函数的返回值就是这个元素对应的最终结果,具体效果见示例。

python">>>> # 将列表中的元素全部转换为浮点类型

>>> str_lst = ["1", "2", "3", "4", "5"]

>>> float_lst = list(map(float, str_lst))

>>> print(float_lst)

[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]

filter

filter也是一个内置的高阶函数,同样需要传入一个函数和一个可迭代对象,然后将每个迭代元素作为参数传入到这个函数中,和map不同的是,filter会过滤掉函数返回结果为False的元素,只留下返回结果为True的元素,具体效果见示例。

>>> # 获取列表中的偶数

>>> def func(ele):

... if ele % 2 == 0:

... return True

... return False

...

>>> num_lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> even_nums = list(filter(func, num_lst))

>>> even_nums

[2, 4, 6]

reduce

reduce在Python2的版本中是作为内置的高阶函数,但是在Python3中已经移动到内置库functools中了。它需要传入一个函数和一个序列,首先会将序列的第一个元素和第二个元素作为参数传入函数中,然后将这个函数的返回值和第三个元素再次传入此函数,以此类推,最后的函数返回值就是reduce函数的结果了,具体效果见示例。

>>> # 计算1到5的阶乘,即1*2*3*4*5=120

>>> from functools import reduce

>>> def factorial(ele1, ele2):

... return ele1*ele2

...

>>> fac_res = reduce(factorial, list(range(1, 6)))

>>> fac_res

120

partial

partial也是在内置库functools中的一个高阶函数,主要用于“包装”另一个函数,给另一个函数的参数定义默认值,返回一个新的函数。考虑一种场景,当一个函数需要多次使用,但是每次使用时某个参数或某几个参数传入的值都是相同的,此时就可以使用partial给此函数的这几个参数的传值指定为默认值。

>>> from functools import partial

>>> def func(a, b, c):

... return a*b*c

...

>>> func(2, 3, 4)

24

>>> func(2, 3) # 如果最后一个参数没有指定默认值,那么使用时就必须传入对应的参数,不然会报错

Traceback (most recent call last):

File "<input>", line 1, in <module>

TypeError: func() missing 1 required positional argument: "c"

>>> part_c_func = partial(func, c=4) # 给参数c指定默认值

>>> part_c_func(2, 3)

24

>>> part_b_func = partial(func, b=3) # 给参数b指定默认值

>>> part_b_func(2, c=4) # 注意这里需要显式指定参数c,不然会报错

24

>>> part_b_func(2, c=7)

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以上是 Python笔记:高阶函数 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/531117.html

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