一等函数

在python中，支持面向对象，也支持面向过程编程。字典，整数等这些都是对象，那么函数呢？答案：函数也是对象，在python中，一切都是对象。

1、函数也是对象

实例

def funca():  # 建立一个函数
    """返回ok"""
    return 'ok'

print(funca.__doc__) 
print(funca)
print(funca()) 
type(funca)

输出

返回ok  #  __doc__ 是函数对象众多属性中的一个
<function funca at 0x00000257BDAC2598>  # 函数对象在内存中的地址
ok  # 函数的返回值
function  # funca 是 function 类的实例

为了更进一步说明函数式对象，能够把函数赋值给其余变量，或者把函数对象做为参数传递给其余函数。

>>> fact = factorial
>>> fact
<function factorial at 0x...>
>>> fact(5)
120
>>> map(factorial, range(11))
<map object at 0x...>
>>> list(map(fact, range(11)))
[1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800]

2、高阶函数

什么是高阶函数：接受函数为参数，或者把函数做为结果返回的函数是高阶函数
常见高阶函数

- map
- filter
- reduce
- apply
- sorted

一、 sorted

内置函数 sorted ：可选的 key 参数用于提供一个函数，它会应用到各个元素上进行排序

实例1、

根据单词长度给一个列表排序,据单词的长度排序，只需把 len 函数传给 key 参数

>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
>>> sorted(fruits, key=len)
['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'raspberry', 'strawberry']
>>

实例2、

根据反向拼写给一个单词列表排序,下面例子中列表里的单词没有变，咱们只是把反向拼写看成排序条件

>>> def reverse(word):
... return word[::-1]
>>> reverse('testing')
'gnitset'
>>> sorted(fruits, key=reverse)
['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']
>>>

二、map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次做用到序列的每一个元素，并把结果做为新的list返回。

实例1、

有一个函数f(x)=x2，要把这个函数做用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就能够用map()实现以下

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  # map()传入的第一个参数是f，即函数对象自己。
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

实例2、

把这个list全部数字转为字符串

>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

三、 reduce

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。

实例1、

>>> from functools import reduce  # 在python3，reduce不在做为内置函数出现
>>> from operator import add 
>>> reduce(add, range(100)) 
4950
>>> sum(range(100)) 
4950
>>>

>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])  # 将序列直接转化成整数
13579

实例2、

将一个str对象转化内int对象

>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

参考自廖雪峰教程

四、filter

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，若是要转换为列表，可使用 list() 来转换。
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。

实例

在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，能够这么写：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]

五、map和filter的替代品

在 Python 3 中，map 和 filter 仍是内置函数，可是因为引入了列表推导和生成器表达式，它们变得没那么重要了。列表推导或生成器表达式具备 map 和 filter 两个函数的功能，并且更易于阅读，
计算阶乘列表：map 和 filter 与列表推导比较

>>> list(map(fact, range(6))) 
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> [fact(n) for n in range(6)] 
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> list(map(factorial, filter(lambda n: n % 2, range(6)))) 
[1, 6, 120]
>>> [factorial(n) for n in range(6) if n % 2] 
[1, 6, 120]
>>>

六、 any和all

• all(iterable)：若是 iterable 的每一个元素都是真值，返回 True；all([]) 返回True。
• any(iterable)：只要 iterable 中有元素是真值，就返回 True；any([]) 返回False。

3、匿名函数

lambda 关键字在 Python 表达式内建立匿名函数。匿名函数是为了解决函数对象的命名繁琐而存在的，可是使用匿名函数又大大下降了代码的可阅读性，因此除了在高阶函数将匿名函数做为参数之外，不多使用匿名函数。
在参数列表中最适合使用匿名函数。
以下：使用 lambda 表达式反转拼写，而后依此给单词列表排序

>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
>>> sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1])
['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']
>>>

4、可调用的对象

用户自定义的函数对象一般是可调用的，能够经过()运算符应用到可调用的对象，例如内置函数str

>>>mystr = 123
>>>str(mystr) # mystr内置函数是可调用的
'123'

那么除了它，Python中的其余对象是否可调用呢，可使用内置的 callable() 函数。

>>> abs, str, 13
(<built-in function abs>, <class 'str'>, 13)
>>> [callable(obj) for obj in (abs, str, 13)]
[True, True, False]

Python 数据模型文档列出了 7 种可调用对象。

• 用户定义的函数：使用 def 语句或 lambda 表达式建立。
• 内置函数：使用 C 语言（CPython）实现的函数，如 len 或 time.strftime。
• 内置方法：使用 C 语言实现的方法，如 dict.get。
• 方法：在类的定义体中定义的函数。
• 类　
• 类的实例
• 生成器函数 ：使用 yield 关键字的函数或方法。调用生成器函数返回的是生成器对象

5、函数内省

既然把函数做为对象看待，那么就应该具备对象同样的特性：内省
内省是什么：内省指一种能力，能够肯定对象是什么，包含何种信息，能够作什么。
像这样使用 dir 函数能够探知factorial 具备下述属性：

>>> dir(factorial)
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__',
'__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__',
'__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__',
'__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__',
'__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__',
'__subclasshook__']