函数式编程之高阶函数
高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数？我们以实际代码为例子，一步一步深入概念
print(abs(-10))
f = abs # 将函数赋值给变量
print(f(-10))
# abs = 10
# print(abs(-10)) # TypeError: 'int' object is not callable
def add(x, y, f): # 将函数以变量的形式传入函数
print(f(x))
print(f(y))
return f(x) + f(y)
print(add(-10, -5, f))
print('# 高阶函数之map和reduce')
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序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
# 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
L = [1,2,3,4,5]
def f(x):
return x * x
print(map(f, L)) # 返回一个Iterator
print([y for y in map(f, L)]) # 生成list 方法一
print(list(map(f, L))) # 生成list方法二
# 转换字符串
S = list(map(str, [1,2,3,4,5]))
print(S)
再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，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)
# 比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
from functools import reduce
from collections import Iterator # ?
L1 = [1,3,5,7,9]
def sums(x, y):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
return x * 10 + y
print(reduce(sums, L1)) # 13579
print(sum(L1)) #25
L2 = list(map(str, L1))
print(list(map(str, L1)))
print(list(map(int, L2)))
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
print(digits[s])
return digits[s]
I = map(char2num, '13579')
print(isinstance(I, Iterator)) # True
print(I) # Iterator map将传入的函数依次作用到序列的每个元素 字符串也可看成一个序列
# print(reduce(fn, I)) # reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 13579
print(reduce(fn, list(I))) # reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 13579
# map 与 reduce 第一个参数是函数 第二个参数 是一个可迭代的序列或者是一个迭代器
filter
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，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还是False决定保留还是丢弃该元素。
print('Python内建的filter()函数用于过滤序列。')
def is_odd(n):
return n % 2 == 0 # 保留偶数 去奇
print(list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])))
def is_true(s):
return s and s.strip() # 去掉空格 或者 判读值为false的项
print(list(filter(is_true, ['A','','B', None, 'C'])))
编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。
练习
利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
def strfloat(s):
ss = s.split('.')
print(ss)
def fn(x , y):
return x * 10 + y
def fn1():
sum = 1
for x in range(len(ss[1])):
sum = sum * 10
return sum
def char2num(a):
digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
return digits[a]
cc0 = map(char2num, ss[0])
N1 = reduce(fn, cc0)
# print(len(ss[1]))
if '.' in s:
cc1 = map(char2num, ss[1])
N2 = reduce(fn, cc1) / fn1()
else:
N2 = 0
# print(isinstance(N2, float))
# print(N1+N2)
N = N1+N2
return N
print(strfloat('0.488'))
Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：
def prod(L):
def fn(x, y):
return x * y
return reduce(fn, L)
L1 = [1,2,3,4,5]
print(prod(L1))
filter 取素数:
print('filter取素数')
Z = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
def f(x):
return x % 2 == 1
print( list(filter(f, Z)) )
sorted 排序
print(sorted(map(int,['1','4','44','-99','3','4']), key=abs))
已知list L5 按照分数从高到低排序
L5 = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_score(t):
return t[1]
L2 = sorted(L5, key=by_score, reverse=True)
print(L2)
按照名字排序
def by_name(t):
return t[0]
L2 = sorted(L5, key=by_name)
print(L2)
小结
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。
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