高阶函数：就是把函数当成参数传递的一种函数
一、函数名能够进行赋值；html
二、函数名能够做为函数参数，还能够做为函数的返回值；python
a、函数是第一类对象编程
b、函数能够被赋值app
c、能够被当作参数函数式编程
d、能够当作返回值函数
e、能够做为容器类型的元素post
def f(n): return n*n def foo(a,b,func): ret = func(a) + func(b) return ret foo(1,2,f) print(foo(1,2,f)) #传入参数a=1，b=2，func=f； #ret = f(1) + f(2)； #f(1)=1，f(2)=4此时调用f函数； #ret=5；
map函数：
描述url
map() 会根据提供的函数对指定序列作映射。spa
第一个参数 function 以参数序列中的每个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。code
语法
map() 函数语法：
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1
|
map
(function, iterable, ...)
|
参数
- function -- 函数
- iterable -- 一个或多个序列
返回值
Python 2.x 返回列表。
Python 3.x 返回迭代器。
实例
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1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
>>>
def
square(x) :
# 计算平方数
...
return
x
*
*
2
...
>>>
map
(square, [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
])
# 计算列表各个元素的平方
[
1
,
4
,
9
,
16
,
25
]
>>>
map
(
lambda
x: x
*
*
2
, [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
])
# 使用 lambda 匿名函数
[
1
,
4
,
9
,
16
,
25
]
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>>
map
(
lambda
x, y: x
+
y, [
1
,
3
,
5
,
7
,
9
], [
2
,
4
,
6
,
8
,
10
])
[
3
,
7
,
11
,
15
,
19
]
|
msg = [1,12,33,42,15,16] #需求自增1 def add_one(x): return x+1 #需求自减1 def reduce(x): return x-1 #需求平方 def pf(x): return x**2 #实现逻辑 def fangfa(func,red): ret = [] for i in red: res = func(i) ret.append(res) return ret print(fangfa(add_one,msg)) print(fangfa(reduce,msg)) print(fangfa(pf,msg)) print(fangfa(lambda x:x+1,msg)) #用lambda函数替换add_one函数 print(fangfa(lambda x:x-1,msg)) #用lambda函数替换requce函数 print(fangfa(lambda x:x**2,msg))#用lambda函数替换pf函数 print(list(map(lambda x:x+1,msg))) #map处理的结果是一个可迭代对象，python3中需用list转换； print(list(map(lambda x:x-1,msg))) #map的第一个参数是逻辑，第二个参数是可迭代对象; print(list(map(lambda x:x**2,msg)))
filter函数：
描述
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每一个元素做为参数传递给函数进行判，而后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法
如下是 filter() 方法的语法:
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1
|
filter
(function, iterable)
|
参数
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
返回值
返回列表
实例
如下展现了使用 filter 函数的实例：
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1
2
3
4
5
6
7
|
def
is_odd(n):
return
n
%
2
=
=
1
newlist
=
filter
(is_odd, [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
])
print
(newlist)
[
1
,
3
,
5
,
7
,
9
]
|
lise_l = ["sb_asd","sb_we","sb_ig","rng"] #需求去掉开头是sb的 def sh_show(n): return n.startswith("sb") #实现逻辑 def filter_test(func,array): red = [] for i in array: if not sh_show(i): red.append(i) return red print(filter_test(sh_show,lise_l)) print(filter_test(lambda n:n.startswith("sb"),lise_l))#lambda print(list(filter(lambda n:not n.startswith("sb"),lise_l)))#filter
reduce函数
描述
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的全部数据进行下列操做：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 一、2 个元素进行操做，获得的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后获得一个结果。
在 Python3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它如今被放置在 fucntools 模块里，若是想要使用它，则须要经过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
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1
|
from
functools
import
reduce
|
|
1
2
3
4
5
6
7
|
from
functools
import
reduce
def
add(x,y):
return
x
+
y
print
(
reduce
(add,
range
(
1
,
101
)))
|
语法
reduce() 函数语法：
|
1
2
|
reduce
(function, iterable[, initializer])
|
参数
- function -- 函数，有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选，初始参数
返回值
返回函数计算结果。
实例
如下实例展现了 reduce() 的使用方法：
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1
2
3
4
5
6
7
|
>>>
def
add(x, y) :
# 两数相加
...
return
x
+
y
...
>>>
reduce
(add, [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
])
# 计算列表和：1+2+3+4+5
15
>>>
reduce
(
lambda
x, y: x
+
y, [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
])
# 使用 lambda 匿名函数
15
|
python的内置函数
内置函数用法
max和min高级用法：
用法
一、max进行比较时传入的数据类型必须是可迭代对象(基本原理就是一个for循环依次取出可迭代对象中的每个元素进行比较)；
二、比较时从第一个元素进行比较(按ascii码进行排序)，若是第一个元素分出大小则后面就不进行比较了；
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1
2
3
|
ll
=
[
"10a"
,
"A20"
,
"A10"
]
print
(
max
(ll))
A20
|
|
1
2
3
|
msg
=
{
"age1"
:
18
,
"age2"
:
20
}
print
(
max
(
zip
(msg.values(),msg.keys())))
(
20
,
'age2'
)
|
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1
2
3
4
5
6
7
|
people
=
[
{
"name"
:
"alex"
,
"age"
:
70
},
{
"name"
:
"wpq"
,
"age"
:
100
},
{
"name"
:
"lhf"
,
"age"
:
30
},
{
"name"
:
"lw"
,
"age"
:
50
}
]
print
(
max
(people,key
=
lambda
dic:dic[
"age"
]))
#传入key参数
|