python學習-基礎-函數語言程式設計
阿新 • • 發佈:2019-01-14
- 高階函式
# 高階函式 # 函式本身也可以賦值給變數,即:變數可以指向函式。 # 既然變數可以指向函式,函式的引數能接收變數,那麼一個函式就可以接收另一個函式作為引數,這種函式就稱之為高階函式。 def add3(x, y, f): return f(x) + f(y) # map/reduce # Python內建了map()和reduce()函式。 # map()傳入的第一個引數是f,即函式物件本身。由於結果r是一個Iterator,Iterator是惰性序列,因此通過list()函式讓它把整個序列都計算出來並返回一個list。 # def fun1(x): return x * x reslut1 = map(fun1, [1,12,23,4]) # reduce把一個函式作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上,這個函式必須接收兩個引數,reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算, def fun2(x, y): return x * 10 + y print(reduce(fun2, [1, 3, 5, 7, 9])) # 135789 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(reduce(fun2, map(char2num, '123546'))) def str2int(s): def fn(x, y): return x * 10 + y def char2num(s): return DIGITS[s] return reduce(fn, map(char2num, s)) # 把使用者輸入的不規範的英文名字,變為首字母大寫,其他小寫的規範名字 def fun4 (s): if isinstance(s, str): return s[:1].upper() + s[1:].lower() # return name.capitalize() list7 = ['adam', 'LISA', 'barT'] res2 = list(map(fun4, list7)) print(res2) #請編寫一個prod()函式,可以接受一個list並利用reduce()求積: def fun5(): def fun6 (x, y): return x * y return reduce(fun6, [3,5,7,9]) print(fun5()) # 利用map和reduce編寫一個str2float函式,把字串'123.456'轉換成浮點數123.456: def str2float(str): def fun7(s): return int(s) def fun8(x, y): return x + y / 1000 l1 = (str.split('.')[0],str.split('.')[1]) l2 = list(map(fun7, l1)) print(reduce(fun8, l2)) str2float('123.456') # filter 過濾序列 # def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) def is_palindrome(n): n1 = str(n) # n1[::-1] 翻轉字串 if n1[::] == n1[::-1]: return n1 output = list(filter(is_palindrome,range(1,1000))) print(output) # sorted 排序演算法 # sorted()函式也是一個高階函式,它還可以接收一個key函式來實現自定義的排序,例如按絕對值大小排序: sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) # 要進行反向排序,不必改動key函式,可以傳入第三個引數reverse=True sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) # 請用sorted()對上述列表分別按名字排序: # L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]\ list10 = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] def by_name (t): return t[0] def by_scr (t): return t[1] # list11 = sorted(list10, key=by_name) list11 = sorted(list10, key=by_scr, reverse=True) print(list11)
- 函式作為返回值
# 函式作為返回值 # 高階函式除了可以接受函式作為引數外,還可以把函式作為結果值返回。 # 可變引數求和 def lazy_sum(*args): # ax = 0 # for n in args: # ax = ax + n # return ax def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum # 閉包 # 匿名函式 lambda list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) # 通過對比可以看出,匿名函式lambda x: x * x實際上就是: # def f(x): # return x * x #關鍵字lambda表示匿名函式,冒號前面的x表示函式引數。名函式有個限制,就是隻能有一個表示式,不用寫return,返回值就是該表示式的結果。 # 因為函式沒有名字,不必擔心函式名衝突。此外,匿名函式也是一個函式物件,也可以把匿名函式賦值給一個變數,再利用變數來呼叫該函式: # f = lambda x: x * x # 可以把匿名函式作為返回值返回,比如: # def build(x, y): # return lambda: x * x + y * y print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, range(1 ,20))))
- 裝飾器 decorator
# 裝飾器 decorator # 函式物件有一個__name__屬性,可以拿到函式的名字: now.__name__ # # 比如,在函式呼叫前後自動列印日誌,但又不希望修改now()函式的定義,這種在程式碼執行期間動態增加功能的方式,稱之為“裝飾器”(Decorator)。 def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper # 觀察上面的log,因為它是一個decorator,所以接受一個函式作為引數,並返回一個函式。我們要藉助Python的@語法,把decorator置於函式的定義處: @log def now(): print('2015-3-25') # 把@log放到now()函式的定義處,相當於執行了語句: # now = log(now) now() # 如果decorator本身需要傳入引數,那就需要編寫一個返回decorator的高階函式,寫出來會更復雜。比如,要自定義log的文字: def log1(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print('%s %s():' % (text, func.__name__)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator # 這個3層巢狀的decorator用法如下: @log1('execute') def now1(): print('2015-3-25') # 相比,巢狀效果 now = log('execute')(now) now1() #因為返回的那個wrapper()函式名字就是'wrapper',所以,需要把原始函式的__name__等屬性複製到wrapper()函式中,否則,有些依賴函式簽名的程式碼執行就會出錯。 #不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__這樣的程式碼,Python內建的functools.wraps就是幹這個事的,所以,一個完整的decorator的寫法如下: import functools import time def log2(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper # 或者針對帶引數的decorator: def log3(text): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('%s %s():' % (text, func.__name__)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator # 請設計一個decorator,它可作用於任何函式上,並列印該函式的執行時間: # def metric(fn): @functools.wraps(fn) def wrapper (*args, **kw): t1 = time.time() f = fn(*args, **kw) t2 = time.time() print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, (t2 - t1) * 1000)) return f return wrapper #寫出一個@log的decorator,使它既支援: @log @log('execute') def log3(arg): # 判斷引數是否存在 if not isinstance(arg,str): def wrapper(*args,**kw): print('begin call %s' % arg.__name__) temp = arg(*args,**kw) print('end call %s' % arg.__name__) return temp return wrapper else: def execute(fn): @functools.wraps(fn) def wrapper2(*args,**kw): print('%s begin call %s' % (arg,fn.__name__)) temp = fn(*args,**kw) print('%s end call %s' % (arg,fn.__name__)) return temp return wrapper2 return execute
- 偏函式
# 偏函式
# functools.partial就是幫助我們建立一個偏函式的,不需要我們自己定義int2(),
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
# 可以直接使用下面的程式碼建立一個新的函式int2:
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2('1000000'))
# 簡單總結functools.partial的作用就是,把一個函式的某些引數給固定住(也就是設定預設值),返回一個新的函式,呼叫這個新函式會更簡單。
max2 = functools.partial(max, 10)
# 相當於:
# args = (10, 5, 6, 7)
# max(*args)