高阶函数

==把函数作为参数传入==，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

1.1 体验高阶函数

在Python中，abs()函数可以完成对数字求绝对值计算。

abs(-10)  # 10

round()函数可以完成对数字的四舍五入计算。

round(1.2)  # 1
round(1.9)  # 2

需求：任意两个数字，按照指定要求整理数字后再进行求和计算。

• 方法1

def add_num(a, b):
    return abs(a) + abs(b)


result = add_num(-1, 2)
print(result)  # 3

• 方法2

def sum_num(a, b, f):
    return f(a) + f(b)


result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result)  # 3

注意：两种方法对比之后，发现，方法2的代码会更加简洁，函数灵活性更高。

函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。

1.2 内置高阶函数

1.2.1 map()

map(func, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表(Python2)/迭代器(Python3)返回。

需求：计算list1序列中各个数字的2次方。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]


def func(x):
    return x ** 2


result = map(func, list1)

print(result)  # <map object at 0x0000013769653198>
print(list(result))  # [1, 4, 9, 16, 25]

1.2.2 reduce()

reduce(func，lst)，其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

注意：reduce()传入的参数func必须接收2个参数。

需求：计算list1序列中各个数字的累加和。

import functools

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]


def func(a, b):
    return a + b


result = functools.reduce(func, list1)

print(result)  # 15

1.2.3 filter()

filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象。如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


def func(x):
    return x % 2 == 0


result = filter(func, list1)

print(result)  # <filter object at 0x0000017AF9DC3198>
print(list(result))  # [2, 4, 6, 8, 10]

二、总结

递归

• 函数内部自己调用自己
• 必须有出口

lambda

lambda 参数列表: 表达式

• 无参数
• 一个参数
• 默认参数
• 不定长位置参数
• 不定长关键字参数
• lambda的参数形式 lambda: 表达式 lambda 参数: 表达式 lambda key=value: 表达式 lambda *args: 表达式 lambda **kwargs: 表达式
• 语法

高阶函数

• map()
• reduce()
• filter()
• 作用：把函数作为参数传入，化简代码
• 内置高阶函数