python的高阶函数的小实践
python 的一些高阶函数
1. filter
1.1 把一个序列中的空字符串删掉 例如将[‘A’, ‘’, ‘B’, None, ‘C’, ’ ']返回为[‘A’, ‘B’, ‘C’]
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
可见用
filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。注意到
filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
1.2 用filter求素数
计算素数的一个方法是埃氏筛法，它的算法理解起来非常简单：
首先，列出从
2开始的所有自然数，构造一个序列：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, …
取序列的第一个数
2，它一定是素数，然后用2把序列的2的倍数筛掉：3,
4, 5,6, 7,8, 9,10, 11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, …取新序列的第一个数
3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：5,
6, 7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, …取新序列的第一个数
5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：7,
8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, …不断筛下去，就可以得到所有的素数。
用Python来实现这个算法，可以先构造一个从
3开始的奇数序列：
def _odd_iter():
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
注意这是一个生成器，并且是一个无限序列。
然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n):
return lambda x: x % n > 0
最后，定义一个生成器，不断返回下一个素数：
def primes():
yield 2
it = _odd_iter() # 初始序列
while True:
n = next(it) # 返回序列的第一个数
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
这个生成器先返回第一个素数2，然后，利用filter()不断产生筛选后的新的序列。
由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：
# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
break
注意到Iterator是惰性计算的序列，所以我们可以用Python表示“全体自然数”，“全体素数”这样的序列，而代码非常简洁。
2. map(), reduce()
Python内建了map()和reduce()函数。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。
我们先看map。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：
f(x) = x * x
│
│
┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
│ │ │ │ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]
│ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
[ 1 4 9 16 25 36 49 64 81 ]
现在，我们用Python代码实现：
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r))
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print(L)
的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
# ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
只需要一行代码。
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
def add(x, y):
return x + y
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：
from functools import reduce
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}
return digits[s]
reduce(fn, map(char2num, '13579'))
整理成一个str2int的函数就是：
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 str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
print(str2int('12306'))
还可以用lambda函数进一步简化成：
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 char2num(s):
return DIGITS[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
也就是说，假设Python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！
lambda函数的用法在后面介绍。
3. sorted()
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list：
list = [36, 5, -12, 9, -21]
keys = [36, 5, 12, 9, 21]
然后sorted()函数按照keys进行排序，并按照对应关系返回list相应的元素：
keys排序结果 => [5, 9, 12, 21, 36]
最终结果 => [5, 9, -12, -21, 36]
我们再看一个字符串排序的例子：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。
这样，我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
从上述例子可以看出，高阶函数的抽象能力是非常强大的，而且，核心代码可以保持得非常简洁。
小结
sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。
文章内容引用自廖雪峰的官方网站https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400，如有侵权联系删除!