python高阶函数

• 1、什么是高阶函数：
  变量能够指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就能够接收另外一个函数做为参数，这种函数就称之为高阶函数。好比:

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

op = add(1,1,abs)  #这里把python内置函数abs做为参数传递给add
print op
结果：2
python里的高阶函数有 filter、map、reduce、sorted、匿名函数lambda等

• 2、python 里的高阶函数：

匿名函数：

python使用lambda来建立匿名函数

• lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单不少。
• lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
• lambda 函数拥有本身的命名空间，且不能访问本身参数列表以外或全局命名空间里的参数。
• 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增长运行效率。
  语法：lambda 函数的语法只包含一个语句，以下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
#lambda 参数列表：return [表达式] 变量
#  因为lambda返回的是函数对象（构建的是一个函数对象），因此须要定义一个变量去接收

实例1

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;

# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )) # 相加后的值为 :  30
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )) # 相加后的值为 :  40

实例2

#对字典排序
infors = [{"name":"wang","age":18},{"name":"li","age":20},{"name":"qian","age":30}]
infors.sort(key=lambda x:x['age']) #根据值对字典排序
print(infors)

实例3

def test(a,b,func):
    result = func(a,b)
    return result

num = test(11,22,lambda x,y:x+y)
print(num)

filter函数

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：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

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
alist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(alist)

map函数

接收一个函数 f 和一个或多个序列list，并经过把函数 f 依次做用在 序列list 的每一个元素上，获得一个新的 list 并返回。

• 语法：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

>>>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]

reduce函数

reduce()函数接收的参数和 map()相似，可是行为不一样。reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,用传给 reduce 中的函数 f（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 f 函数运算，最后获得一个结果。

• 语法：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

实例

>>>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
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>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
15

>>> def f(a,b):
...     return a+b
... 
>>> print reduce(f,[1,2,3,4],10)  #1+2+3+4+10.这里的第三个参数是作为初始值的。
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#注意：reduce在3.0里已经已经由一个内置方法移到标准库里了，3.0里调用reduce必须import functools，3.0里使用方法以下
>>>import functools
>>>res = functools.reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])
>>>print res

sorted函数

sort 与 sorted 区别：
sort 是应用在 list 上的方法，sorted 能够对全部可迭代的对象进行排序操做。
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操做，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操做。

• 语法：sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
• 参数：
  iterable -- 可迭代对象。
  cmp -- 比较的函数，这个具备两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵照的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。
  key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
  reverse -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
• 返回值：返回从新排序的列表。

实例

>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = sorted(a)       # 保留原列表
>>> a 
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(L, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))   # 利用cmp函数
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> sorted(L, key=lambda x:x[1])               # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2])            # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

>>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)       # 按降序
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>>