[ Python ] 匿名函數和高階函數

1. 匿名函數

lambda：一個語法，三個特性，四個用法

語法：
 lambda argument_list: expression
argument_list 和 expression 由用戶自定義

 

（1）argument_list 是參數列表。它的結構與 python 中函數的參數列表是同樣的。

a, b
	a=1, b=2
	*args
	**kwargs
	a, b=1, *args
	空
	……

 

（2）expression 是一個關於參數的表達式。表達式中出現的參數須要在 argument_list 中定義，而且表達式只能是單行的，以下：

1
	None
	a + b 
	sum(a)
	1 if a > 10 else 0

 

lambda argument_list: expression 表示的是一個函數，一個匿名函數。

三個特性：
    （1）lambda 函數是匿名的；所謂匿名函數，通俗地說就是沒有名字的函數。lambda 函數沒有名字；
    （2）lambda 函數有輸入和輸出；輸入是傳入到參數列表 argument_list 的值，輸出是根據表達式 expression 計算獲得的值；
    （3）lambda 函數通常功能簡單，單行 expression 決定了 lambda 函數不可能完成複雜的邏輯，只能完成很是簡單的功能

 

四個用法：
    （1）將 lambda 函數賦值給一個變量，經過這個變量間接調用該 lambda 函數
    （2）將 lambda 函數做爲其餘函數的返回值，返回給調用者
    （3）將 lambda 函數做爲參數傳遞給其餘函數
    （4）將lambda 函數賦值給其餘函數，從而將其餘函數用該 lambda 函數替換

 

python編程方式
    python 編程方式分爲：
        （1）面向過程
        （2）函數式編程
            不用變量保存狀態，不修改變量
            函數即變量
        （3）面向對象

 

2. 高階函數

    （1）函數接收參數是一個函數名
    （2）返回值中包含函數
    把函數做爲參數傳入，這樣的函數稱爲高階函數

 

（1）map

map函數接收兩個參數，一個是函數，一個是 iterable。map將傳入的函數依次做用到每一個元素，並把結果做爲新的 iterator 返回

def f(x):
        return x * x


m = map(f, [1, 2, 3, 4])
# iterator 是惰性序列，所以經過 list() 函數讓它把整個序列都計算出來並返回一個list
print(list(m))

# 執行結果：
# [1, 4, 9, 16]

 

（2）filter
filter接收一個函數和一個序列。filter() 把傳入的函數依次做用於每一個元素，而後根據返回值是 True 和 False 決定保留仍是丟棄該元素。

def is_odd(n):
        return n % 2 == 1

# f = filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7]) 
# 等價於
f = filter(lambda n: n % 2 == 1, [1,2,3,4,5,6,7])
print(list(f))

# 執行結果：
# [1, 3, 5, 7]

 

（3）reduce
reduce 把一個函數做用於一個序列上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和下一個元素作累計計算

from functools import reduce
def foo(x, y):
        return x + y

# r = reduce(foo, [1,2,3,4])
# 等價於：
r = reduce(lambda x, y: x + y, [1,2,3,4])
print(r)

 

3. python 內置函數

　　python 內置函數用法。