python内置的几个高阶函数

Posted 2021-09-04 千翻娃儿

python内置的几个高阶函数

python中一切皆可以为对象；而高阶函数的含义为其传入的参数中包含函数对象，接收函数对象为参数的函数为高阶函数。python中有几个内置的高阶函数，包括map(),sorted(),filter();早前的python版本中还有内置的reduce（）,现在该函数被放在functools模块中了。

map()函数

在之前的文章中已经详细讲过了，详情参考https://blog.csdn.net/Always_...

补充的一点：

对于大部分map()使用的场景，都已经可以用列表推导式简便的替代，对于多个参数传入的情形，一般需要转换为下标的形式：

>>>a=[1,2,3]
>>>b=[10,20,30]
>>>[a[i]+b[i] for i in range(3)]
[11, 22, 33]

sorted()函数

提到sorted()函数必须要和sort()函数区分：

• sorted()函数是内置函数，接收一个可迭代对象，对所有可迭代对象均可按照一定规则进行排序，会返回一个新的可迭代对象。
• sort()函数是List对象的一个方法，直接修改原list，返回None

>>>a=[2,3,1]
>>>b=sorted(a)#返回新对象
>>>b
[1, 2, 3]
>>>a#原对象不改变
[2, 3, 1]

>>>a=[2,3,1]
>>>b=a.sort()#返回None
>>>a
[1, 2, 3]#改变原对象
>>>b

>>>sort(a)#内置方法只有sorted()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
NameError: name \'sort\' is not defined

而sorted()函数本身非常有用，尤其和key结合起来。之所以sorted是高阶函数，因为其内部参数可以接收一个函数对象。

>>>a=[1,-2,3,-1,10,-20]
>>>sorted(a)#默认从小排到大
[-20, -2, -1, 1, 3, 10]
>>>sorted(a,reverse=True)#从大排到小
[10, 3, 1, -1, -2, -20]
>>>sorted(a,key=lambda x:x**2)#key传入一个函数对象，通过每个数的平方来排序
[1, -1, -2, 3, 10, -20]

对于多维列表排序：

>>>a=[[2,3,1],[10,-1,3],[-1,20,2]]
>>>sorted(a,key=lambda x:x[1])#根据每行第2个数进行排序
[[10, -1, 3], [2, 3, 1], [-1, 20, 2]]

对于字符串排序：

>>>a=[\'hacca\',\'de\',\'djnhg\']
>>>sorted(a,key=lambda x:x[-1])
[\'hacca\', \'de\', \'djnhg\']

对于自定义的对象排序：

class A:
    def __init__(self,a,b):
        self.a=a
        self.b=b
    def __repr__(self):
        return \'%s_%s_%s\'%(self.__class__.__name__,self.a,self.b)
>>>x=[A(1,2),A(-1,3),A(-10,1)]
>>>sorted(x,key=lambda x:x.a)
[A_-10_1, A_-1_3, A_1_2]

总之，sorted()函数配合key使用lambda匿名函数非常好用。

filter()函数

filter()顾名思义，为一个过滤函数；接收一个函数和一个可迭代对象，将函数依次作用在该可迭代对象上，其中函数每次必须返回True或者False.最后将返回为True的元素保留下来。

>>>a=[1,2,3,4,5]
>>>def func(x):
>>>    return x%2==0
>>>list(filter(func,a))#a中的2和4传入函数时返回为True,因此最后只剩下2和4
[2, 4]

>>>[x for x in [1,2,3,4,5] if x%2==0]#也可以用列表推到式实现
[2, 4]

举一个相对比较复杂的例子。如何认定学生是否偏科呢？符合如下其中一条的学生，将被视为偏科：

• 有 2 科成绩在 80 分以上，有一科在 60 分以下。
• 有 1 科成绩在 90 分以上，另外 2 科成绩都在 60 分以下。
• 有 1 科成绩在 90 分以上，但三科的平均分在 70 分以下。

scores = [ ("Emma", 89 , 90 , 59),
      ("Edith", 99 , 49 , 59),
      ("Sophia", 99 , 60 , 20),
      ("May", 40 , 94 , 59),
      ("Ashley", 89 , 90 , 59),
      ("Arny", 89 , 90, 69),
      ("Lucy", 79 , 90 , 59 ),
      ("Gloria", 85 , 90 , 59),
      ("Abby", 89 , 91 , 90)]
def handle_filter(a):
    s = sorted(a[1: ]) #对三科成绩进行排序
    #有 2 科成绩在 80 分以上，并且有 1 科在 60 分以下的
    if s[-2] > 80 and s[0] < 60 :
        return True
    #有 1 科成绩在 90 分以上，另外 2 科成绩都在 60 分以下
    if s[-1] > 90 and s[1] < 60 :
        return True
    if s[-2] > 80 and sum(s)/len(s) < 60:
        #有 1 科成绩在 90 分以上， 且 3 科的平均分在 70 分以下
        return True
    return False
>>>list(filter(handle_filter, scores))
[(\'Emma\', 89, 90, 59), (\'Edith\', 99, 49, 59), (\'May\', 40, 94, 59), (\'Ashley\', 89, 90, 59), (\'Gloria\', 85, 90, 59)]

可以看到，对于这样规则比较复杂的过滤，用列表推导式会非常较为麻烦且代码易读性会较差了，这个时候用filter还是更为好看的。但都比for循环要来得好。

reduce()函数

python3中reduce都已经在functools模块中，语法为：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

reduce函数接受一个function和一串sequence，并返回单一的值，以如下方式计算：
1.初始，function被调用，并传入sequence的前两个items，计算得到result并返回
2.function继续被调用，并传入上一步中的result，和sequence种下一个item，计算得到result并返回。一直重复这个操作，直到sequence都被遍历完，返回最终结果。
注意. 当initial值被指定时，传入step1中的两个参数分别是initial值和sequence的第一个items。reduce()最多只能接受三个参数，func，sequence，initial。

>>>reduce(lambda a,b:a+b,[1,2,3,4,5])#传入的第一个值为1
15
>>>reduce(lambda a,b:a+b,[1,2,3,4,5],100)#传入的第一个初始值为100
115

reduce这个功能完全可以用sum来代替了。