Python常见内置高阶函数即高阶函数用法

目录

• 1.什么是高阶函数？
• 2.高阶函数-map、filter、reduce
• 2.1map函数
• 2.2filter函数
• 2.3reduce函数

1.什么是高阶函数？

　　高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者一个函数的返回值为另外一个函数（若返回值为该函数本身，则为递归），满足其一则为高阶函数。

参数为函数：

#参数为函数
def bar():
    print("in the bar..")
def foo(func):
    func()
    print("in the foo..")

foo(bar)

返回值为函数：

#返回值为函数
def bar():
    print("in the bar..")
def foo(func):
    print("in the foo..")
    return bar
res=foo(bar)
res()

以上两个示例中，函数foo()为高阶函数，示例一中函数bar作为foo的参数传入，示例二中函数bar作为foo的返回值。

注：函数名（例如bar 、foo）–>其为该函数的内存地址；函数名+括号（例如 bar()、foo() )–>调用该函数。

2.高阶函数-map、filter、reduce

这三个函数均为高阶函数，其也为python内置的函数。接下来我们看一下这三个函数的用法以及其内部原理是怎样的：

2.1map函数

map函数接收的是两个参数，一个函数，一个序列，其功能是将序列中的值处理再依次返回至列表内。其返回值为一个迭代器对象–》例如： <map object at 0x00000214eef40ba8> 。

其用法如图：

 

接下来我们看一下map函数的机制是怎么样的：

num=[1,2,3,4,5]
def square(x):
    return x**2
#map函数模拟
def map_test(func,iter):
    num_1=[]
    for i in iter:
        ret=func(i)
        # print(ret)
        num_1.append(ret)
    return num_1.__iter__() #将列表转为迭代器对象

#map_test函数
print(list(map_test(square,num)))
#map函数
print(list(map(square,num)))

#当然map函数的参数1也可以是匿名函数、参数2也可以是字符串
print(list(map_test(lambda x:x.upper(),"amanda")))
print(list(map(lambda x:x.upper(),"amanda")))

2.2filter函数

filter函数也是接收一个函数和一个序列的高阶函数，其主要功能是过滤。其返回值也是迭代器对象，例如： <filter object at 0x000002042d25ea90>，

其图示如下：

接下来我们看一下filter函数的用法以及其机制是怎么样的：

names=["alex","amanda","xiaowu"]
#filter函数机制
def filter_test(func,iter):
    names_1=[]
    for i in iter:
        if func(i): #传入的func函数其结果必须为bool值，才有意义
            names_1.append(i)
    return names_1
#filter_test函数
print(filter_test(lambda x:x.islower(),names))
#filter函数
print(list(filter(lambda x:x.islower(),names)))

2.3reduce函数

reduce函数也是一个参数为函数，一个为可迭代对象的高阶函数，其返回值为一个值而不是迭代器对象，故其常用与叠加、叠乘等，

图示例如下：

　　　

实例如下：

#reduce函数不是内置函数，而是在模块functools中的函数，故需要导入
from functools import reduce

nums=[1,2,3,4,5,6]
#reduce函数的机制
def reduce_test(func,array,ini=none): #ini作为基数
    if ini == none:
        ret =array.pop(0)
    else:
        ret=ini
    for i in array:
        ret=func(ret,i)
    return ret
#reduce_test函数，叠乘
print(reduce_test(lambda x,y:x*y,nums,100))
#reduce函数，叠乘
print(reduce(lambda x,y:x*y,nums,100))

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