Python - 进阶篇(上)

一、课程介绍

二、函数式编程

1.Python中函数式编程简介

2.Python中高阶

3.Python中map()函数

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，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。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

deff(x):
returnx*xprintmap(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

输出结果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。

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.Python中reduce()函数

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：

deff(x, y):
returnx+y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：

先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。

reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

结果将变为125，因为第一轮计算是：

计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。

5.Python中filter()函数

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。

例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：

defis_odd(x):
returnx%2==1

然后，利用filter()过滤掉偶数：

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果：[1, 7, 9, 17]

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：

defis_not_empty(s):
returnsandlen(s.strip()) >0filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

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。

当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：

a='     123'a.strip()

结果： '123'

a='\t\t123\r\n'a.strip()

结果：'123'

任务

请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

importmathdefis_sqr(x):
returnmath.sqrt(x)%1==0printfilter(is_sqr, range(1, 101))

6.Python中自定义排序函数

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：

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

但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

defreversed_cmp(x, y):
ifx>y:
return-1ifx<y:
return1return0

这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

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

sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：

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

'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。

7.Python中返回函数

Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！

例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：

deff():
print'call f()...'# 定义函数g:defg():
print'call g()...'# 返回函数g:returng

仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。

调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：

>>>x=f()   #调用f()
callf()...
>>>x#变量x是f()返回的函数：<functiongat0x1037bf320>>>>x()   #x指向函数，因此可以调用callg()...   #调用x()就是执行g()函数定义的代码

请注意区分返回函数和返回值：

defmyabs():
returnabs#返回函数defmyabs2(x):
returnabs(x)   #返回函数调用的结果，返回值是一个数值

返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数：

defcalc_sum(lst):
returnsum(lst)

调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果：

>>>calc_sum([1, 2, 3, 4])
10

但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：

defcalc_sum(lst):
deflazy_sum():
returnsum(lst)
returnlazy_sum

# 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:

>>>f=calc_sum([1, 2, 3, 4])
>>>f<functionlazy_sumat0x1037bfaa0>

# 对返回的函数进行调用时，才计算出结果:

>>>f()
10

由于可以返回函数，我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。

任务

请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。

defcalc_prod(lst):
defprod(x,y):
returnx*ydeffun():
returnreduce(prod,lst)
returnfunf=calc_prod([1, 2, 3, 4])
printf()

8.Python中闭包

在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：

defg():
print'g()...'deff():
print'f()...'returng

将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：

deff():
print'f()...'defg():
print'g()...'returng

但是，考察上一小节定义的 calc_sum 函数：

defcalc_sum(lst):
deflazy_sum():
returnsum(lst)
returnlazy_sum

注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。

像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下：

# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:defcount():
fs= []
foriinrange(1, 4):
deff():
returni*ifs.append(f)
returnfsf1, f2, f3=count()

你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。

原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：

>>>f1()
9#因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3

因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

任务

返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。

defcount():
fs= []
foriinrange(1, 4):
deff(i=i): #defaultreturni*ifs.append(f)
returnfsf1, f2, f3=count()
printf1(), f2(), f3() #因为上面属于default，所以可以省略

9.Python中匿名函数

高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

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

通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：

deff(x):
returnx*x

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码：

>>>sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambdax,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]

返回函数的时候，也可以返回匿名函数：

>>>myabs=lambdax: -xifx<0elsex>>>myabs(-1)
1>>>myabs(1)
1

10.待更新...