Python之高阶函数（一）
高阶函数引入
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。
大家都很熟悉abs()函数吧，这个函数的意思就是求某个数字的绝对值。
下面我们使用代码来看看这个函数的意思：
# 内置函数可以直接调用
print(abs(-10))
# 可以看出，内置函数可以直接赋值给变量
f = abs
print(f(10))运行结果：
10
Process finished with exit code 0
总结：我们很容易看出，内置函数可以被直接调用，也可以先赋值给变量，然后利用变量再行定义。
传入函数
既然变量可以指向函数，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。
示例代码：
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print(add(-5, 6, abs))运行结果：
11
Process finished with exit code 0
map()和reduce()函数
map()
map(function, iterable, ...)
function -- 函数，有两个参数
iterable -- 一个或多个序列
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable（可迭代对象），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。
示例代码：
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(r)
print(list(r))运行结果：
Process finished with exit code 0
分析：由于map()把结果作为新的
Iterator返回，所以，当我试图打印返回值r时，得到的是一个迭代器的内存地址，只有将其list()后才能返回列表。
对比而言，使用for...in函数也可以做到这样的结果。
示例代码：
def f(x):
return x * x
lst = []
for i in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
lst.append(f(i))
print(lst)运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Process finished with exit code 0
分析：从上面的循环代码，我们能一眼看出来使用map()能够更加直观的了解返回的值为迭代器，代码简洁高效。事实上而言，map()作为高阶函数，它把整个运算规则抽象化了，我们不仅能用其解决平方这类的运算函数，还能计算任意比较复杂的函数。
示例代码：
print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))运行结果：
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
Process finished with exit code 0
只需要一行代码，就可以把列表中的数字类型转化为字符串类型。
reduce()
reduce(function, iterable[, initializer])
function -- 函数，有两个参数
iterable -- 可迭代对象
initializer -- 可选，初始参数
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。
示例代码：
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
r = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(r)运行结果：
45
Process finished with exit code 0
分析：使用reduce(）必须要从functools中引入reduce()方法。r的计算步骤为：
先计算add(1 + 2)
然后计算add(add(1 + 2) + 3)
,,,
直到结果为：45
如果说这个例子没实在的意义，我们现在演示一些常用的操作：
示例代码：
from functools import reduce
def f(x, y):
return x * 10 + y
r = reduce(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(r)
运行结果：
123456789
Process finished with exit code 0
这是初一的一个算法，在这里就不多赘述。
示例代码：
def f(x, y):
return x * 10 + y
def charNum(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]
r = reduce(f, map(charNum, "13579"))
print(r)运行结果：
13579
Process finished with exit code 0
分析：这是一个将str类型数据转为int类型数据的方法，map(charNum,"13579")中，字符串遍历数字得到迭代列表[1,3,5,7,9]，外层reduce()函数把该列表变为整数。
上面呢函数可以整理为：
示例代码：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def strToInt(s):
def f(x, y):
return x * 10 + y
def charToNum(s):
return DIGITS[s]
return reduce(f, map(charToNum, s))
r = strToInt('13579')
print(r)运行结果：
13579
Process finished with exit code 0
也可使用lambda函数简化之：
示例代码：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def charToNum(s):
return DIGITS[s]
def strToInt(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(charToNum, s))
r = strToInt('13579')
print(r)
运行结果：
13579
Process finished with exit code 0
练习题
1. 利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
示例代码：
def normalize(name):
return name.lower().capitalize()
r = map(normalize,["dfFddf","RRdfaFR","dfSSDFF"])
print(list(r))运行结果：
['Dffddf', 'Rrdfafr', 'Dfssdff']
Process finished with exit code 0
2. 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：
示例代码：
from functools import reduce
def prod(lst):
def mul(x, y):
return x * y
return reduce(mul, lst)
# 这是测试
r = prod([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(r)
运行结果：
362880
Process finished with exit code 0
可以使用lambda函数表示为：
示例代码：
from functools import reduce
def prod(lst):
return reduce(lambda x, y: x * y, lst)
# 这是测试
r = prod([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(r)运行结果：
362880
Process finished with exit code 0
3. 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：
示例代码：
def str2float(s):
nums = map(lambda ch: CHAR_TO_FLOAT[ch], s)
point = 0
def to_float(f, n):
nonlocal point
if n == -1:
point = 1
return f
if point == 0:
return f * 10 + n
else:
point = point * 10
return f + n / point
return reduce(to_float, nums, 0.0)
# 这是测试
print(str2float('0'))
print(str2float('123.456'))
print(str2float('123.45600'))
print(str2float('0.1234'))
print(str2float('.1234'))
print(str2float('120.0034'))运行结果：
0.0
123.456
123.456
0.12340000000000001
0.12340000000000001
120.0034Process finished with exit code 0