Python__高阶函数

高阶函数

变量可以指向函数

abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身。

>>> f = abs
>>> f(-10)
10

说明变量f现在已经指向了abs函数本身。

函数名也是变量

>>> abs = 10
>>> abs(-10)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable

把abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数了！

当然实际代码绝对不能这么写，这里是为了说明函数名也是变量。要恢复abs函数，请重启Python交互环境。

注：由于abs函数实际上是定义在builtin模块中的，所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效，要用builtin.abs = 10。

传入函数

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

>>> add(-5, 6, abs)
11

map/reduce

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：[‘adam’, ‘LISA’, ‘barT’]，输出：[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]。

# coding=utf-8

L = ['adam', 'LISA', 'barT']

#大写字母转小写
def f1(x):
return x.lower()

TEMP = map(f1, L)

#循环把第一个字母转成大写
def f3(x):
l = []
for d in x:
e = d.replace(d[0], d[0].upper())
l.append(e)
return l

print f3(TEMP)

filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

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]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):
return s and s.strip()

filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])
# 结果: ['A', 'B', 'C']

sorted

排序算法

排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定，对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。比如，如果要倒序排序，我们就可以自定义一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0

传入自定义的比较函数reversed_cmp，就可以实现倒序排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

我们再看一个字符串排序的例子：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

返回函数

函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：

def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax

但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数！

def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>

调用函数f时，才真正计算求和的结果：

>>> f()
25

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

闭包

print 'textaa'
def count():
print 'text00'
fs = []
print 'text11'
for i in range(1, 4):
print 'text22'
def f():
print 'text',i
return i*i
fs.append(f)
print f()
return fs
print 'textbb'
f1, f2, f3 = count()
print 'textcc'
print f1(),f2(),f3()

运行结果：

textaa
textbb
text00
text11
text22
text 1
1
text22
text 2
4
text22
text 3
9
textcc
text 3
9 text 3
9 text 3
9

匿名函数

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

装饰器

def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper

@log
def now():
print '2013-12-25'

>>> now()
call now():
2013-12-25

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator

@log('execute')
def now():
print '2013-12-25'

>>> now()
execute now():
2013-12-25

一个完整的decorator的写法如下：

import functools

def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper

或者针对带参数的decorator：

import functools

def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator

偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：

int2 = functools.partial(int, base=2)

实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：

int2('10010')

当传入：

max2 = functools.partial(max, 10)

max2(5, 6, 7)