Python基础篇（07）：高阶函数lambda、zip、map、filter、reduce和函数注解

一、匿名函数 lambda 表达式

1、格式  

lambda 参数: 表达式

• 冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开
• 冒号右边的为表达式
• 返回值是一个函数对象

2、举例：一个最简单的lambda函数

add = lambda x, y: x + y
print(type(add))  # 
print(add(3, 5))  # 8

3、与sorted()函数结合使用

1. 首先介绍下sort()与sorted()的区别

1. sort() 是 list 的方法，只有 list 能用，而sorted() 是内置函数，可以对所有可迭代的对象进行排序操作
2. list 的 sort() 是原地排序，会改变原来列表的顺序，无返回值；而内置函数 sorted()不会改变原来列表的顺序，返回一个新的 list

2. sorted()函数的用法

语法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数：
iterable – 可迭代对象。例如：列表或字典
key      – 对可迭代对象中给定元素的每一项进行排序。
           只有一个参数，具体的函数参数取自于可迭代对象
reverse  – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。

3. sort()和sorted()的使用示例

# sort() 的使用示例
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
lst.sort()
print(lst)  # 输出：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]

# sorted() 的使用示例
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
new_lst = sorted(lst)
print(new_lst)  # 输出：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]
print(lst)  # 输出：[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]

4. lambda 函数结合 sorted() 方法排序的经典例子

list1 = [5, -3, 1, 8, -4]
list2 = sorted(list1, key=lambda x: abs(x))  # 对 list1 中的每个元素取绝对值进行排序
print(list2)  # 输出：[1, -3, -4, 5, 8]

 二、zip 函数

1、举例：一个最简单的zip函数

l1 = [1, 2, 3]
l2 = ['x', 'y']
print(zip(l1, l2))  # 
print(list(zip(l1, l2)))  # [(1, 'x'), (2, 'y')]
print(dict(zip(l1, l2)))  # {1: 'x', 2: 'y'}

• python 3中 zip 方法合并列表后生成的是 zip 对象
• 使用 list 方法可以将其变成元组对列表（元组对的数量以合并列表的最短长度为准）
• 使用 dict 方法可以将其变成字典（长度以合并列表的最短长度为准）

2、实际上 zip 方法支持所有可迭代对象（字符串、列表、元祖、字典)，而不仅仅是列表。利用这个特性，可以很容易创建各种字典。

ls1 = [1, 2, 3]
str1 = "abc"
print(dict(zip(ls1, str1)))  # 输出：{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}


name = ["John", "Jim", "Lucy"]
year = [1983, 1985, 1995]
for name, year in zip(name, year):
    print("%s - %s" % (name, year))
"""
输出：
John - 1983
Jim - 1985
Lucy - 1995
"""

三、map 函数

1、说明

map 函数会根据传入的函数对指定序列做映射

2、语法

map(function, iterable, ...)

参数	描述
function	需要传入的函数，可以是内置函数，也可以是自定义函数，或者匿名函数
iterable	可迭代对象，如 列表，字符串，元祖，字典 等等

3、返回值

返回的是一个 map 对象，注意不是列表不能直接输出，可以通过 for 循环 或者 list() 来显示。

4、举例：通过 map 函数实现求传入的 list 的每个元素的绝对值

l1 = [1, -2, -3]
map_abs = map(abs, l1)
print(list(map_abs))   # [1, 2, 3]
for val in map_abs:
    print(val)         # 映射完没内容输出

四、filter 函数

1、说明

filter 函数会根据传入的函数对指定序列做过滤

2、语法

filter(function, iterable)

参数	描述
function	需要传入的函数，可以是内置函数，也可以是自定义函数，或者匿名函数
iterable	可迭代对象，如 列表，字符串，元祖，字典 等等

3、返回值

返回的是一个 filter 对象，注意不是列表不能直接输出，可以通过 for 循环 或者 list() 来显示

4、举例：通过 filter 函数上实现求传入的 list 的偶数元素的功能

def is_even(num):
    return num % 2 == 0


filter_even = filter(is_even, [2, 5, 6])
for val in filter_even:
    print(val)  # 2 6

五、reduce 函数

1、说明

1. reduce() 函数是对传入的 参数 序列中的每一个元素进行累积操作
2. Python3 中，reduce 函数使用之前需要使用 from functools import reduce 语句导入包

2、语法

reduce(function, iterable[, initializer])

参数	描述
function	需要传入的函数，可以是内置函数，也可以是自定义函数，或者匿名函数
iterable	可迭代对象，如 列表，字符串，元祖，字典 等等
initializer	可选参数，初始参数。

3、返回值

对 iterable 里的每个元素做累积处理，处理完毕后返回。

4、举例：使用reduce 函数求所有元素的乘积

from functools import reduce

reduce_res = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])
print(reduce_res)  # 24

六、Python函数注解

1、说明

函数注解是Python 3.5 引入的，目的是提供一个标准方法来注释函数的参数和返回值

2、语法

def func(param1:param1 note, param2:param2 note=default val)->return val note:
    pass

参数	描述
param1	形参1。
param1 note	形参1 的注解。
param2	形参2。
param2 note	形参2 的注解。
default val	形参2的默认值。
val note	返回值的注解。

3、获取函数注解信息语法

print(func_name.__annotations__)

参数	描述	说明
func_name	需要获取注解信息的函数。	可以获取函数名为 func_name 的注解信息

4、举例：通过圆半径计算圆周长

# 通过圆半径计算圆周长
def circle(r: "圆的半径") -> "返回圆的周长":
    return 2 * 3.14 * r


res = circle(10)
print("圆的周长是：{}".format(res))
print(circle.__annotations__)
"""
输出：
圆的周长是：62.800000000000004
{'r': '圆的半径', 'return': '返回圆的周长'}
"""