高阶函数整理
参数传递
参数传递机制
函数参数传递机制和赋值机制是一样的，其本质就是传递内存地址，这就是引用传递
a传进来的时候传进来的是内存地址
如果实在不理解，你可以以为是 x= a
def isid(x):
#打印参数的内存地址
print(id(x))
a = 10
#变量的内存地址
print(id(a)) #140731588047408
#a变成的参数，打印参数内存地址
isid(a) #140731588047408默认参数
#定义一个带有默认参数的函数
def add(x,y=10):
sum01 = x+y
return sum01
"""
1.add(2) x=2 y=10
2.add(2,3) x=2 y=3
"""
print(add(2)) #12
print(add(2,3)) #5
"""
能不能传参传入一个序列类型，比如list，让他默认是[]
"""
def add(list01 = []):
list01.append(1)
return list01
#第一调用
print(add()) #[1]
#第二次调用
print(add()) #[1, 1]
#第三次调用
print(add()) #[1, 1, 1]不定数目的参数
一个 *
一个* ：代表的是可变参数（就是可以是多个值）
def add(x,*y):
sum01 = x
for i in y:
sum01 += i
return sum01
print(add(1,2,3,4,5)) #15两个*
**y代表可以使用任意 键值（字典） 作为参数
**y就相当于字典类型
def func_add(x,**y):
sum01 = x
#切记这里是字典的循环
for k,v in y.items():
print(k,v)
#把v（值）进行和x相加
sum01 += v
return sum01
调用
a=3,b=4,c=5 ----> {"a":3,"b":4,"c":5}
print(func_add(1,a=3,b=4,c=5)) #13name
执行本文件的时候，name==main
#打印name这个属性
#执行本文件的时候，打印的是main，__name__ == __main__
print("1、"+__name__) #1、__main__2.在被import导入到别的文件的时候，name==文件名字
一个文件就是一个模块，导入模块，就相当于导入文件，可以直接写
import 文件名字
import 本文件 as bwj
#在其他类中运行导入的文件名字，__name__==文件名字
print(bwj.__name__) #本文件高阶函数
定义
高阶函数是一个（ 以函数为参数，或者以函数为返回值的）函数
函数可以是参数，参数是变量，那么函数可以是变量吗
参数其实就是变量进行了赋值，函数能不能是变量
函数为变量（补充）
函数为变量并不是高阶函数，只是和大家补充这个知识点
函数为变量
#定义一个函数，传入一个参数，求这个参数的平方
def func_pf(x):
return pow(x,2)#字典
#已知李四的年龄是5的平方，求李四的年龄
dict01 = {"张三":20,"李四":func_pf}
"""
调用
1.func_pf = dict01["李四"] 根据key获取value,vaule是一个函数对象
2.age02 = func_pf(5) #调用函数就能获取年龄
"""
#字典的特点是根据key获取value
age01 = dict01["张三"]
print(age01) #20
#顾名思义，通过李四，我们可以拿到函数func_pf
#拿到的是函数对象，我们不能直接打印
func_pf = dict01["李四"]
print(func_pf) #
age02 = func_pf(5)
print(age02) #25
函数为参数
定义
#普通函数
def func_pf(x):
return x**2
#高阶函数，以函数为参数
def func_add(func_pf):
#x**2+10
return func_pf+10
#2**2+10
a = func_add(func_pf(2))
print(a) #14常用的高阶函数
这些常用的高阶函数是以函数为参数的高阶函数
map()
定义
"""
map(fun,x) 转换，接受一个序列，按照fun的函数逻辑转换成新的序列，返回一个map对象
-
x必须是一个序列
-
返回一个map对象
"""
map(fun,x) 转换，接受一个序列，按照fun的函数逻辑转换成新的序列，返回一个map对象
1. x必须是一个序列
2.返回一个map对象
"""
def func_add(x):
return x+1
"""
把原来的数据，经过func_add函数以后，每一个都加1，然后输出新的列表
"""
m = map(func_add,[1,2,3,4,5])
print(m) #
print(list(m)) #[2, 3, 4, 5, 6] filter()
定义
"""
filter(func,x) 过滤，接受一个序列x，按照func函数要求进行转换,
func函数返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
返回filter对象
"""
filter(func,x) 过滤，接受一个序列x，按照func函数要求进行转换,
func函数返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
返回filter对象
"""
def func_ifScore(x):
#比较运算符，本身就是返回布尔值的
#如果大于等于60就是Ture，否则就是False
return x>=60
f = filter(func_ifScore,[80,98,70,34,60,59,10])
print(f) #
print(list(f)) #[80, 98, 70, 60] reduce()
定义
reduce(func,x) 计算，接受一个序列，把列表中的每一个值按照函数进行累加或者别的运算
返回一个计算数值
1.因为是计算，所以我们的func是两个参数
2.必须要导包
from functools import reduce
"""
reduce(func,x) 计算，接受一个序列，把列表中的每一个值按照函数进行累加或者别的运算
返回一个计算数值
1.因为是计算，所以我们的func是两个参数
2.必须要导包
"""
#累加 1+2+3+4+5
def func_add(x,y):
return x+y
a = reduce(func_add,[1,2,3,4,5])
print(a) #15zip()
定义
zip(list01,list02) 拉链、压缩
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，返回一个对象
1.参数必须是可迭代的序列类型
2.对象里面放的是一个一个的元组
3.返回一个zip对象
ist01 = [1,3,5,7,9]
list02 = [2,4,6,8,10]
z = zip(list01,list02)
print(z) #
#print(list(z)) #[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)] """
数据不一样多了，拉链不一样长了，结果该怎么办呢
以短的为基础
"""
list03 = [1,3,5,7,9,11,13]
list04 = [2,4,6]
a = zip(list03,list04)
#print(list(a)) #[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]a是一个压缩、拉链数据，能不能解压呢，
1.符号是*
2.zip(*list类型)
3.声明两个变量去承接
4.zip对象如果执行过了，就不存在了
b = list(a)
list05,list06 = zip(*b)
print(list05) #(1, 3, 5)
print(list06) #(2, 4, 6)sorted()
定义
sorted(序列类型的对象,key=函数,reverse=True/False) 排序
1.reverse=True/False 升序是False 降序是Ture
#list里面可以放任何数据类型
list01 = [{"name":"张三","age":20},
{"name":"李四","age":30},
{"name":"王五","age":18},
{"name":"小明","age":8}
]
#按照年龄进行排序
#定义一个函数，返回一个年龄
def func_age(list01):
#根据key（age）获取value（年龄）
age01 = list01["age"]
return age01
s = sorted(list01,key=func_age,reverse=False)
print(s)
#[{'name': '小明', 'age': 8}, {'name': '王五', 'age': 18}, {'name': '张三', 'age': 20}, {'name': '李四', 'age': 30}]函数为返回值
语法
"""
def func_name01(参数1)：
def func_name02(参数2)：
return 逻辑
return fun_name02
代码
#x的y次方
def func01(x,y):
return x**y简化1
以函数为返回值进行简化
1.闭包。函数里面的子函数，叫做闭包
"""
#f01 高阶函数
def f01(x):
#f02是f01的子函数，又叫做闭包函数
def f02(y):
return x**y
#把闭包函数返回出来
return f02
"""
调用
1.f = f01(2) f是谁，f就是f02(y),相当于f=f02(y)
"""
f = f01(2) #意义就是x=2
a = f(3) #意义就是y=3
#a=x**y=2**3 = 8
print(a) #8
练习
"""
定义一个函数，传入x参数
定义一个子函数，传入y参数，返回x//y
把子函数进行返回
以上是利用的闭包进行写的，可以修改成偏函数吗
"""
偏函数（补充）
语法
"""
from functools import partial
partial(fun,x)
fun:你的函数
x：你要固定的函数中参数
"""
#x的y次方
def func01(x,y):
return x**y
#x=2不变，y不断在改变
#print(func01(2,2)) #4
#print(func01(2,3)) #8
#print(func01(2,4)) #16
#print(func01(2,5)) #32
#print(func01(2,6)) #64简化2
上面的这种这能固定x，没办法固定y，使用偏函数解决这个bug
偏函数
1.partial(fun,你要固定的那个参数x) 可以固定函数中的任意一个参数
2.导包 from functools import partial
def func01(x,y=2):
return x**y
from functools import partial
#func = func01(x,y=2)
func = partial(func01,y=2)
a = func(3) #x=3
#a = x**2=3**2=9
print(a) #9
#可以固定多个参数，可以把x和y都固定住
from functools import partial
#func = func01(x=10,y=2)
func = partial(func01,y=2,x=10)
a = func()
print(a) #100lambda表达式
定义
lambda表达式是一行函数。在其他语言中叫做匿名函数
语法
lambda 参数1,参数2,参数n : 逻辑
"""
lambda表达式：一行函数
理解为函数的简写
"""
def func01(x,y):
return x**y
lambda x,y:x**y