01
函数名也是变量!
abs(-100)
对于abs()
这个函数,完全可以把函数名abs
看成变量,它指向一个计算绝对值的函数!
因此,函数名其实就是指向函数的变量,也就是说,变量可以指向函数。
f = abs f(-10) 10
02
高阶函数
既然变量f可以指向函数,并且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。
def minus(x, y, f): return f(x) - f(y)
minus就是高阶函数,因为其参数f,指向了函数。
当我们调用 minus(-10,4,abs)时,根据函数定义,可以推导计算过程如下:
x = -10 y = 4 f = abs f(x) + f(y) ==> abs(-10) - abs(4) ==> 6 return 6
03
Map
map()
传入的第一个参数是f
,map将f依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。
def f(x):
return x * x
如果不用map,需要这么写:
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
用map一行代码搞定:
list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
另外一个map例子:
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
结果:
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
再看一个map例子:
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]
print(list(map(char2num,"13579"))) #注意“13579”是个序列
结果:
[1, 3, 5, 7, 9]
04
Reduce
reduce把f作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,f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)
from functools import reduce
#reduce的参数f函数,f必须接受两个参数
def fn(x, y):
return x * 10 + y
reduce(fn, [2, 4, 6, 7, 9])
结果:
24679
05
结合Map和Reduce
def str2num(s):
return reduce(fn, map(char2num, s))
print(str2num('213579'))
结果:
213579
解释:map作用将序列s中每一个字符转化为num,返回一个Iterator对象,reduce的参数fn将这个Iterator对象转化为对应的整数表示。
Map完成了数据拆分,Reduce化简合并数据。
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