前言
Python函数进阶涵盖四大高阶函数（map、reduce、filter、sorted）、匿名函数、枚举、拉链及递归。本博客将深入解析这些高级特性，助你提升代码效率与可读性。从序列处理到递归算法，一同探索Python函数的进阶奥秘。
一、匿名函数
语法：
def 函数名(形参): 代码块 函数名(实参) # 变量-->函数对象 变量 = lambda 形参:表达式 变量名(实参)
分类：
# f = lambda 形参:表达式 # 1.无参数无返回值的函数 def func1(): print("这是无参数无返回值的def函数") func1() f1 = lambda :print("这是无参数无返回值的lambda函数") f1() # 2.有参数无返回值的函数 def func2(a): print(f"这是有参数无返回值的def函数，参数为：{a}") func2(10) f2 = lambda a,b:print(f"这是有参数无返回值的lambda函数，参数为：{a+b}") f2(20,30) # 3.无参数有返回值的函数 def func3(): return "这是无参数有返回值的def函数" print(func3()) f3 = lambda :"这是无参数有返回值的lambda函数" print(f3()) # 4.有参数有返回值的函数 def func4(a): return f"这是有参数有返回值的def函数。参数为：{a}" print(func4(5)) f4 = lambda a:f"这是有参数有返回值的lambda函数。参数为：{a}" print(f4(3))
二、四大高阶函数
1.概念
高阶函数：将另外一个函数作为参数使用
作为参数的函数一定要有返回值
2.map
代码如下（示例）：
# map # 语法：map(函数,可迭代对象) # 作用：将函数依次作用于可迭代对象中的每一个数据；返回的结果是一个迭代器对象 # 案例一：将所有的数据取平方值存放在一个新的列表中返回 list1 = [1,2,3,4,5] def func1(x): return x**2 ret = map(func1,list1) print(list(ret))
3.reduce
# reduce高阶函数比较特殊，使用需要导包 from functools import reduce # reduce # 语法：reduce(函数,可迭代对象) # 作用：对可迭代对象中的数据进行累计操作 # 返回一个值 # 案例一：利用高阶函数实现对可迭代对象中的数据进行求和 list1 = [11,12,13,14,15] def func1(a,b): return a+b ret = reduce(func1,list1) print(ret) # 第一次：a=11 b=12 23 # 第二次：a=23 b=13 36 # 第三次：a=36 b=14 50 # 第四次：a=50 b=15 65
4.filter
# filter # 语法：filter(函数,可迭代对象) # 作用：通过函数对可迭代对象中的数据依次进行过滤，保留满足条件的数据；返回的结果是一个迭代器对象 # 案例一：100-999之间的水仙花数 list1 = [i for i in range(100,1000)] def func1(x): return int(str(x)[0]) ** 3 + int(str(x)[1]) ** 3 + int(str(x)[2]) ** 3 == x ret = filter(func1,list1) print(list(ret))
5.sorted
# abs() # 语法：abs(数字) # 作用：获取当前数字的绝对值 num = -10 print(abs(num)) # 10 # sort() # 语法：列表.sort(key排序规则，reverse降序) # 作用：按照指定的排序规则对列表中的数据进行升降序排序；不指定任何参数时，列表升序排序；指定reverse=True实现降序排序 list1 = [78,60,-34,51,0,-14] def func1(x): return abs(x) list1.sort(reverse=True,key=func1) print(list1) # sorted # 语法：sorted(可迭代对象，key排序规则，reverse降序) # 作用：将可迭代对象按照指定的排序规则进行升降序排序 list1 = [78,60,-34,51,0,-14] def func1(x): return abs(x) ret = sorted(list1,reverse=True,key=func1) print(ret)
6.总结
map： 1.所有的数据都要 2.对所有的数据都进行相同的操作 3.返回的结果是一个迭代器对象 reduce：1.对数据进行累积操作(累加，累乘) 2.返回的结果是一个具体的值 3.使用需要导包 filter：1. 不是所有的数都要，仅保留满足条件的数据 2.返回的结果时一个迭代器对象 sorted：排序
三、枚举函数
# 枚举函数 # enumerate() # 语法：enumerate(可迭代对象，start) # 作用：获取可迭代对象中的数据及对应的序号；序号默认从0开始，充当下标；通过start参数执行序号的起始值 list1 = ["hello","你好","玛卡巴卡"] ret1 = enumerate(list1,start=100) for i,j in ret1: print(i)
四、拉链函数
# 拉链函数 # zip # 语法：zip() # 作用：从多个可迭代对象中按照顺序取对应的数据，组合成一个个小元组；返回的结果是一个zip对象 list1 = ["张三","李四","王五","赵六"] list2 = ["喜羊羊","美羊羊","懒羊羊"] ret = zip(list1,list2) for i in ret: print(i)
五、递归函数
简单案例
# 递归函数 # 本质：自己调用自己 # 编写递归函数 # 1.在定义和调用函数时传递起始值 # 2.大范围的判断(何时结束递归) # 3.实现本质：自己调用自己(参数发生变化) # 案例一：用递归函数实现1到10的和 def func1(n): if n == 10: return 10 return n+func1(n+1) print(func1(1)) # 案例二：用递归函数实现10到1的和 def func2(n): if n == 1: return 1 return n+func2(n-1) print(func2(10)) # 案例三：用递归函数实现10以内偶数的和 def func3(x): if x == 10: return 10 else: return x + func3(x+2) print(func3(0)) ------------------------------------- def func3(n): if n <= 0: return 0 if n % 2 == 0: return n + func3(n-1) else: return func3(n-1) print(func3(10))
二分查找算法
# 递归函数实现二分查找算法 # 1.在定义和调用函数时传递起始值 # 2.大范围判断(结束递归) # 3.实现自己调用自己(参数发生变化) # 递归实现获取指定数据的下标 # 列表数据：1.数量没有要求 2.数字的大小 3.数据必须有规律的排放 list1 = [5,13,26,45,63,79,81,96,102,304,706,958,1200] # lst:指定要从这个列表中查询数据-->列表不会发生变化 # n:要查询的数据-->数据不会发生变化 # start:查询范围的起始值的下标 # end：查询范围的结束值的下标 def func(lst,n,start,end): # 查询范围内有数据：结束下标大于等于开始下标 if end >= start: # 查询中间值下标 mid = (start + end ) / 2 mid = (start + end) // 2 # 将要查询的数据于中间值进行比较 # 要查询的数据 = 中间值 if n == lst[mid]: return f"要查询的数据的下标为：{mid}" # 要查询的数据 > 中间值 start为mid+1 elif n > lst[mid]: return func(lst,n,mid+1,end) # 要查询的数据 < 中间值 end为mid-1 elif n < lst[mid]: return func(lst,n,start,mid-1) # 如果查询范围内没有数据了，需要结束递归 else: return "当前列表中没有要查询的数据" print(func(list1,6300,0,len(list1)-1))
