Python|高阶函数

01

函数名也是变量!

abs(-100)

abs() 这个函数，完全可以把函数名 abs 看成变量，它指向一个计算绝对值的函数！

因此，函数名其实就是指向函数的变量，也就是说，变量可以指向函数。

02

高阶函数

既然变量f可以指向函数，并且函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

def minus(x, y, f):
return f(x) - f(y)

minus就是高阶函数，因为其参数f，指向了函数。

当我们调用 minus(-10,4,abs)时，根据函数定义，可以推导计算过程如下：

x = -10
y = 4
f = abs
f(x) + f(y) ==> abs(-10) - abs(4) ==> 6
return 6

03

Map

， map将f依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

def f(x):
    return x * x

如果不用map，需要这么写：
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))

用map一行代码搞定：
list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

另外一个map例子：
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
结果：
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

再看一个map例子：
def char2num(s):
    digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    return digits[s]

print(list(map(char2num,"13579"))) #注意“13579”是个序列
结果：
[1, 3, 5, 7, 9]

04

Reduce

reduce把f作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，f必须接收两个参数。


reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

from functools import reduce

#reduce的参数f函数，f必须接受两个参数

def fn(x, y):
    return x * 10 + y

reduce(fn, [2, 4, 6, 7, 9])

结果：

24679

和Reduce

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