1 #函數語言程式設計:匿名函式、高階函式、裝飾器
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  3 #匿名函式
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  6 def add(x,y):#常規函式
  7     return x+y
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 10 print(add(1,2))
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 12 f = lambda x,y: x+y#匿名函式
 13 print(f(1,2))
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 15 # lambada 表示式
 16 # lambada parameter_list : expression
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 19 # 三元表示式
 20 
 21 # x,y x 大於 y   x 否則 y   常規寫法 x > y ? x :y
 

 22 # 條件為真時返回的結果 if 條件判斷 else 條件為假時的返回結果
 23 x = 1
 24 y = 3
 25 r = x if x > y else y
 26 print(r)
 27 
 28 
 29 # map 方法與for迴圈類似
 30 list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 31 list_y = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
 32 
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 34 def square(x):
 35     return x * x
 36 
 37 
 38 # for x in list_x:
 39 #     square(x)
 

 40 #     print(square(x))
 41 
 42 r = map(square,list_x)
 43 print(list(r))
 44 
 45 #匿名函式代替square表示式
 46 list_x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 47 list_y1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 48 r1 = map(lambda x:x*x,list_x1)
 49 print(list(r1))
 50 # map函式可傳入多個列表 多個列表進行計算
 51 r2 = map(lambda x,y:x*y,list_x1,list_y1)
 52 print
 
(list(r2))
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 54 # reduce 連續計算，連續呼叫lambada（單列表進行連續計算）
 55 from functools import reduce
 56 list_x1_str = ['1','2','3','4','5','6','7','8']
 57 r3 = reduce(lambda x,y:x+y,list_x1_str,'aaa')  #根據list_x1陣列在reduce方法中使用匿名函式的演算法為：第一次陣列第一個和第二個元素作為x,y,第二次取上一陣列的值和第三個元素作為新的x,y進行運算，依此類推
 58 print(r3)
 59 # map/reduce 在大資料中作為 程式設計模型 對映 歸約 平行計算 函數語言程式設計
 60 # filter 過濾器
 61 list_filter = [1,0,1,0,0,1]
 62 list_filter_u = ['a','B','c','F']
 63 r5 = filter(lambda x: True if x==1 else False,list_filter)
 64 r6 = filter(lambda x : x,list_filter)
 65 print(list(r5),list(r6))
 66 
 67 #指令式程式設計
 68 # map/reduce/filter/lambda
 69 
 70 #函數語言程式設計
 71 #def/if else/for
 72 #lisp 函數語言程式設計的鼻祖(人工智慧領域用的比較多)
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 74 #裝飾器
 75 #裝飾器在其他語言中的應用：Python：裝飾器 C#:特性 Java：註解
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 77 import time
 78 
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 80 def f1():
 81     #print(time.time())
 82     print('This is a function1')
 83 
 84 
 85 #f1()
 86 
 87 
 88 def f2():
 89     print('This is a function2')
 90 
 91 
 92 def print_current_time(func):
 93     print(time.time())
 94     func()
 95 
 96 
 97 """
 98 等價於
 99 print(time.time())
100 f1()
101 print(time.time())
102 f2()
103 """
104 
105 
106 print_current_time(f1)
107 print_current_time(f2)
108 
109 
110 # 裝飾器
111 
112 
113 def decorator(func1):
114     def wrapper(*args,**kwargs):#kwargs關鍵字引數  key word aygs
115         print(time.time())
116         func1(*args,**kwargs)
117     return wrapper
118 
119 
120 @decorator
121 def f3(func_name):
122     #print(time.time())
123     print('This is a function3' + func_name)
124 #等價於 f3 = decorator(f3)
125 
126 
127 @decorator
128 def f4(func_name1,func_name2):
129     #print(time.time())
130     print('This is a function4' + func_name1,func_name2)
131 
132 #@decorator
133 def f5(func_name1,func_name2,**kwargs):
134     #print(time.time())
135     print('This is a function4' + func_name1,func_name2,kwargs)
136 
137 
138 f3('test func')
139 f4('name1','name2')
140 f5('name1','name2',a=1,b=2,c='123')