函数的作用域
def test1():
print('in the test1')
def test():
print('in the test')
return test1
test()
----
in the test
in the test
in the test1嵌套函数的执行方法
def foo():
name='lhf'
def bar():
name='wupeiqi'
def tt():
print(name)
return tt
return bar
foo()()()
---
wupeiqi匿名函数
lambda x:x+1
print(lambda x:x+1)
func=lambda x:x+1
print(func(10))
---
<function <lambda> at 0x100662e18>
11
name='alex'
func=lambda x:x+'_sb'
res=func(name)
print('匿名函数的运行结果',res)
---
匿名函数的运行结果 alex_sb匿名函数传多个参数
lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)
f=lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)
v=f(1,2,3)
print(v)
---
(2,3,4)函数式编程
高阶函数
满足俩个特性任意一个即为高阶函数
1.函数的传入参数是一个函数名
2.函数的返回值是一个函数名
什么是函数式编程
编程语言定义的函数+数学意义的函数
例一：不可变：不用变量保存状态，不修改变量
# 非函数式
a=1
def incr_test1():
global a
a+=1
return a
incr_test1()
print(a)
# 函数式
n = 1
def incr_test2(n):
return n+1
print(incr_test2(2))
print(n)例二：第一类对象：函数即“变量”
1.函数名可以当做参数传递
- 返回值可以是函数名
例三：
尾调用： 在函数的最后一步调用另外一个函数（最后一行不一定是函数的最后一步）
def foo(n):
print(n)
def bar(name):
print('my name is %s' %name)
foo(bar('alex'))
---
my name is alex
None返回值中包含函数。
def bar():
print('from bar')
def foo():
print('from foo')
return bar
n=foo()
n()map函数
num_l=[1,2,5,10]
def add_one(x):
return x+1
def reduce_one(x):
return x-1
def map_test(func,array):
ret=[]
for i in num_l:
res=func(i)
ret.append(res)
return ret
print(map_test(add_one,num_l))
print()终极版
def map_test(func,array):
ret=[]
for i in num_l:
res=func(i)
ret.append(res)
return ret
map_test(lambda x:x+1,num_l)内置函数
map
依次处理列表中的每一个元素，得到的结果还是一个列表
第一个参数为函数，第二个参数为可迭代对象
print(map_test(lambda x:x+1,num_l))
res=map(lambda x:x+1,num_l)
print('内置函数map,处理结果',res)
print(list(res))
print(传的是有名的函数',list(map(reduce_one,num_l))filter
把列表中的值都删选一遍，最后得一个列表出来
# 面向过程的写法
movie_people=['alex_sb','wupeiqi_sb','linhaifeng','yuanhao_sb']
def filter_test(func,array):
ret=[]
for p in array:
if not func(p):
ret.append(p)
return ret
res=filter_test(lambda n:n.endswith('sb'),movie_people)
print(res)reduce函数
把一个完整的序列最后合并到一块得到一个值。
#
num_l=[1,2,3,100]
def reduce_test(func,array,init=None):
if init is None:
res=array.pop(0)
else:
res=init
for num in array:
res=func(res,num)
return res
print(reduce_test(lambda x,y:x*y,num_l,100))
# 用reduce来实现的方法
from functools import reduce
num_l=[1,2,3,100]
print(reduce(lambda x,y:x+y,num_l,1))
print(reduce(lambda x,y:x+y,num_l))内置函数总结
- map(): 处理序列中的每个元素，得到的结果是一个列表，该列表元素个数及位置与原来一样
- filter(): 遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到bool值，如果是True则留下来。
people=[
{'name':'alex','age':1000},
{'name':'yuanhao','age':10000},
{'name':'wupeiqi','age':9000},
{'name':'linhaifeng','age':18},
]
print(list(filter(lambda p:p['age']<=18,people)))
---
[{'name': 'linhaifeng', 'age': 18}]- reduce(): 处理一个序列，然后把序列进行合并操作
