python函数式编程

匿名函数

lambda arg1,arg2,arg3...: expression
1

匿名函数只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该匿名函数。

高阶函数

概念

函数名的本质就是指向函数的变量，所以一个变量可以指向函数。

函数的参数能够接收变量，那么一个函数就可以接收另外一个函数作为参数，这种函数就称为高阶函数。

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

print(add(-1, 5, abs))
# 6
1
2
3
4
5

常见高阶函数

1. map：会根据提供的函数对指定序列做映射

map(function, iterable, ...)
1

print(list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])))
# [1, 4, 9, 16, 25]
1
2

---

2022.9.10更新
突然好奇for循环、列表推导式和map函数的性能差异，所以写了个测试代码：

from time import time

if __name__ == '__main__':
    epoch=int(1e+7)
    start = time()
    arr = []
    for i in range(epoch):
        arr.append(i ** 2)
    print(time() - start)	# 2.8252151012420654
    start = time()
    arr = [x ** 2 for x in range(epoch)]
    print(time() - start)	# 2.192713975906372
    start = time()
    arr = map(lambda x: x ** 2, range(epoch))
    print(time() - start)	# 0.08975982666015625
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

我只能说map简直是神一般的存在。

---

2. reduce：会对参数序列中元素进行累积

from functools import reduce
reduce(function, iterable[, initializer])
1
2

from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]))
# 15
1
2
3

3. filter：用于过滤序列，返回由符合条件元素组成的新列表

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])))
# [1, 3, 5, 7, 9]
1
2

4. sorted：对所有可迭代的对象进行排序操作

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
# key：排序的规则
1
2

闭包

什么是闭包？

闭包其实就是一个函数。

如何创建闭包？

1. 要有函数的嵌套，即有外部函数和内部函数；
2. 内部函数中要使用外部函数的变量；
3. 外部函数必须有返回值，返回内部函数名。

如何使用闭包？

# 以求两个数的和为例
def funcOut(num1):
    def funcIn(num2):
        return num1 + num2
    return funcIn

f=funcOut(100)
print(f(200))
# 300
1
2
3
4
5
6
7
8
9

装饰器

在Python中使用装饰器，需要使用一个特殊的符号@来实现。

在定义装饰器函数或类时，使用“@装饰器名称”的形式将符号“@”放在函数或类的定义行之前。

偏函数

from functools import partial
xxx=partial(func,args=...)
1
2