Python基础篇（07）：高阶函数lambda、zip、map、filter、reduce和函数注解

一、匿名函数 lambda 表达式

1、格式  

lambda 参数: 表达式

• 冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开
• 冒号右边的为表达式
• 返回值是一个函数对象

2、举例：一个最简单的lambda函数

add = lambda x, y: x + y
print(type(add))  # 
print(add(3, 5))  # 8

3、与sorted()函数结合使用

1. 首先介绍下sort()与sorted()的区别

1. sort() 是 list 的方法，只有 list 能用，而sorted() 是内置函数，可以对所有可迭代的对象进行排序操作
2. list 的 sort() 是原地排序，会改变原来列表的顺序，无返回值；而内置函数 sorted()不会改变原来列表的顺序，返回一个新的 list

2. sorted()函数的用法

语法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数：
iterable – 可迭代对象。例如：列表或字典
key      – 对可迭代对象中给定元素的每一项进行排序。
           只有一个参数，具体的函数参数取自于可迭代对象
reverse  – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。

3. sort()和sorted()的使用示例

# sort() 的使用示例
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
lst.sort()
print(lst)  # 输出：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]
 
# sorted() 的使用示例
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
new_lst = sorted(lst)
print(new_lst)  # 输出：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]
print(lst)  # 输出：[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]

4. lambda 函数结合 sorted() 方法排序的经典例子

list1 = [5, -3, 1, 8, -4]
list2 = sorted(list1, key=lambda x: abs(x))  # 对 list1 中的每个元素取绝对值进行排序
print(list2)  # 输出：[1, -3, -4, 5, 8]

 二、zip 函数

1、举例：一个最简单的zip函数

l1 = [1, 2, 3]
l2 = ['x', 'y']
print(zip(l1, l2))  # 
print(list(zip(l1, l2)))  # [(1, 'x'), (2, 'y')]
print(dict(zip(l1, l2)))  # {1: 'x', 2: 'y'}

• python 3中 zip 方法合并列表后生成的是 zip 对象
• 使用 list 方法可以将其变成元组对列表（元组对的数量以合并列表的最短长度为准）
• 使用 dict 方法可以将其变成字典（长度以合并列表的最短长度为准）

2、实际上 zip 方法支持所有可迭代对象（字符串、列表、元祖、字典)，而不仅仅是列表。利用这个特性，可以很容易创建各种字典。

ls1 = [1, 2, 3]
str1 = "abc"
print(dict(zip(ls1, str1)))  # 输出：{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
 
 
name = ["John", "Jim", "Lucy"]
year = [1983, 1985, 1995]
for name, year in zip(name, year):
    print("%s - %s" % (name, year))
"""
输出：
John - 1983
Jim - 1985
Lucy - 1995
"""

三、map 函数

1、说明

map 函数会根据传入的函数对指定序列做映射

2、语法

map(function, iterable, ...)

3、返回值

返回的是一个 map 对象，注意不是列表不能直接输出，可以通过 for 循环 或者 list() 来显示。

4、举例：通过 map 函数实现求传入的 list 的每个元素的绝对值

l1 = [1, -2, -3]
map_abs = map(abs, l1)
print(list(map_abs))   # [1, 2, 3]
for val in map_abs:
    print(val)         # 映射完没内容输出

四、filter 函数

1、说明

filter 函数会根据传入的函数对指定序列做过滤

2、语法

filter(function, iterable)

3、返回值

返回的是一个 filter 对象，注意不是列表不能直接输出，可以通过 for 循环 或者 list() 来显示

4、举例：通过 filter 函数上实现求传入的 list 的偶数元素的功能

def is_even(num):
    return num % 2 == 0
 
 
filter_even = filter(is_even, [2, 5, 6])
for val in filter_even:
    print(val)  # 2 6

五、reduce 函数

1、说明

1. reduce() 函数是对传入的 参数 序列中的每一个元素进行累积操作
2. Python3 中，reduce 函数使用之前需要使用 from functools import reduce 语句导入包

2、语法

reduce(function, iterable[, initializer])

3、返回值

对 iterable 里的每个元素做累积处理，处理完毕后返回。

4、举例：使用reduce 函数求所有元素的乘积

from functools import reduce
 
reduce_res = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])
print(reduce_res)  # 24

六、Python函数注解

1、说明

函数注解是Python 3.5 引入的，目的是提供一个标准方法来注释函数的参数和返回值

2、语法

def func(param1:param1 note, param2:param2 note=default val)->return val note:
    pass

3、获取函数注解信息语法

print(func_name.__annotations__)

4、举例：通过圆半径计算圆周长

# 通过圆半径计算圆周长
def circle(r: "圆的半径") -> "返回圆的周长":
    return 2 * 3.14 * r
 
 
res = circle(10)
print("圆的周长是：{}".format(res))
print(circle.__annotations__)
"""
输出：
圆的周长是：62.800000000000004
{'r': '圆的半径', 'return': '返回圆的周长'}
"""