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PythonDay07(进阶)---函数式编程（一）：高阶函数、map()函数、reduce()函数、filter()函数、sorted()函数、sort()和sorted()函数的区别

2019-03-02 20:37 591 查看

Python之函数式编程(一)

1.什么是函数式编程？

说明：函数式是比函数更加抽象的层次。
特点：
（1）把计算视为函数而非指令
（2）纯函数式编程不需要变量、没有副作用、测试简单
（3）支持高阶函数，代码简洁
python支持的函数式编程：
（1）不是纯函数式编程：允许有变量
（2）支持高阶函数：函数也可以作为变量传入
（3）支持闭包：有了闭包就能返回函数
（4）有限度地支持匿名函数

2.高阶函数

说明：高阶函数就是能接受函数做参数的函数。
eg：将

abs()

函数作为自定义函数的参数

def my_add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print(my_add(-5, -10, abs))

结果：

如果您不能理解以上代码，以下有关于普通函数的两个性质能帮助您理解高阶函数：
（1）变量可以指向函数
eg：

print(abs(-10))
f = abs
print(f(-20))

结果:

10
20

（2）函数名就是指向函数的变量
eg1：

abs = len
print(abs(-10))

结果:

TypeError: object of type 'int' has no len()

eg2：

abs = len
L = [1, 2, 3, 4]
print(abs(L))

结果：

注意：编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。

3.map()函数

说明：

map()

是 Python 内置的高阶函数，它接收的第一个参数是函数 f 、第二个参数是一个

Iterable

，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
eg：把一个列表中的名字全都变为首字母大写，后续小写。

def format_name(name):
return name.title()       #也可以用return name[0].upper() + name[1:].lower()
L = map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
for x in L:
print(x)

结果：

Adam
Lisa
Bart

注意：由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

4.reduce()函数

说明：

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：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

eg：对一个序列求和

from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

结果：

注意：
reduce()
函数不是python内置函数，要导入模块。
小测试：

from functools import reduce
def get_int(s):
dig = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
return dig[s]
def my_sum(x, y):
return x * 10 + y
print(reduce(my_sum, map(get_int, '1236')))

结果：

以上代码可以简化为：

from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
print(str2int(‘1236’))

结果：

注意：可以看出函数里面还可以定义函数。

5.filter()函数

说明：

filter()

函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，

filter(

函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回

True

或

False

，

filter()

根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。（有点过滤的意思）
eg：

def tt(x):
return x % 2 == 0
L = filter(tt, [1, 2, 3, 4, 5])
for x in L:
print(x)

结果：

2
4

可能有的同学说可以用

map()

函数也可以，但是对于

map()

函数不符合的元素返回的是

None

，下面有例子说明：
eg：

def tt(x):
if x % 2 == 0:
return x
L = map(tt, [1, 2, 3, 4, 5])
for x in L:
print(x)

结果：

None
2
None
4
None

利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：
eg:

def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
L = filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])
for x in L:
print(x)

结果：

test
str
END

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符，字符串中间的无法删除。

5.sorted()函数和自定义排序函数

sorted()

函数说明：
（1）

sorted()

是一个高阶函数，它可以将一个list从小到大排序（list的元素可以为字符串，字符串是让字符的ASCLL码逐个比较的）
eg：

#数字
L = [3, 1, 6, 4]
a = sorted(L)
print(a)
#字符串
h = ['asd', 'gsad', 'ch', 'badadad']
a = sorted(h)
print(a)

结果：

[1, 3, 4, 6]
['asd', 'badadad', 'ch', 'gsad']

（2）用key关键字来修改比较规则
说明：key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。
eg：

print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))

结果：

[5, 9, -12, -21, 36]

（3）用自定义函数来修改比较规则
eg：

L = [('Wh', 80), ('zhAo', 100), ('Li', 70)]
#按照名字字符排序
def sort_by_name(t):
return t[0].lower()
#按照分数排序
def sort_by_score(t):
return t[1]
print(sorted(L, key = sort_by_name))
print(sorted(L, key = sort_by_score, reverse = True))

结果：

[('Li', 70), ('Wh', 80), ('zhAo', 100)]
[('zhAo', 100), ('Wh', 80), ('Li', 70)]

6.sorted()函数和sort()方法的区别#####

（1）

sorted()

是函数，作用对象为任何可迭代对象，

sort()

是

list

的方法，对象为

list

。
（2）

sorted()

函数不会修改原对象，而

sort()

方法会修改原来的

list

eg：

L = [2, 1 ,4 ,3]
a = sorted(L)
print(L)
H = [9, 8, 6, 4]
H.sort()
print(H)

结果：

[2, 1, 4, 3]
[4, 6, 8, 9]

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