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我們通過把大段代碼拆成函數(shù)，通過一層一層的函數(shù)調(diào)用，就可以把復(fù)雜任務(wù)分解成簡單的任務(wù)，這種分解可以稱之為面向過程的程序設(shè)計。函數(shù)就是面向過程的程序設(shè)計的基本單元。函數(shù)式編程的一個特點就是，允許把函數(shù)本身作為參數(shù)傳入另一個函數(shù)，還允許返回一個函數(shù)！
高階函數(shù)
變量可以指向函數(shù)！ 一個函數(shù)就可以接收另一個函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。高階函數(shù)的抽象能力是非常強大的，而且，核心代碼可以保持得非常簡潔。
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
map
map()函數(shù)接收兩個參數(shù)，一個是函數(shù)，一個是Iterable，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個元素，并把結(jié)果作為新的Iterator返回。
>>>def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()作為高階函數(shù)，事實上它把運算規(guī)則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x2，還可以計算任意復(fù)雜的函數(shù)，比如，把這個list所有數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
reduce
reduce把一個函數(shù)作用在一個序列[x1, x2, x3, …]上，這個函數(shù)必須接收兩個參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
把序列[1, 3, 5, 7, 9]變換成整數(shù)13579，reduce就可以派上用場：
>>>from functools import reduce
>>>def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
整理成一個str2int的函數(shù)就是：
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))
filter
和map()類似，filter()也接收一個函數(shù)和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數(shù)依次作用于每個元素，然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
例如，在一個list中，刪掉偶數(shù)，只保留奇數(shù)，可以這么寫：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 結(jié)果: [1, 5, 9, 15]
把一個序列中的空字符串刪掉，可以這么寫：
def not_empty(s):
return sand s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 結(jié)果: ['A', 'B', 'C']
sorted
Python內(nèi)置的sorted()函數(shù)就可以對list進行排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，sorted()函數(shù)也是一個高階函數(shù)，它還可以接收一個key函數(shù)來實現(xiàn)自定義的排序，例如按絕對值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
我們給sorted傳入key函數(shù)，即可實現(xiàn)忽略大小寫的排序：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
要進行反向排序，不必改動key函數(shù)，可以傳入第三個參數(shù)reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
返回函數(shù)
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
當我們調(diào)用lazy_sum()時，返回的并不是求和結(jié)果，而是求和函數(shù)：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
在這個例子中，我們在函數(shù)lazy_sum中又定義了函數(shù)sum，并且，內(nèi)部函數(shù)sum可以引用外部函數(shù)lazy_sum的參數(shù)和局部變量，當lazy_sum返回函數(shù)sum時，相關(guān)參數(shù)和變量都保存在返回的函數(shù)中，這種稱為“閉包（Closure）”的程序結(jié)構(gòu)擁有極大的威力。
匿名函數(shù) lambda
當我們在傳入函數(shù)時，有些時候，不需要顯式地定義函數(shù)，直接傳入匿名函數(shù)更方便。
計算f(x)=x2時，除了定義一個f(x)的函數(shù)外，還可以直接傳入匿名函數(shù)：
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
匿名函數(shù)lambda x: x * x實際上就是：
def f(x):
return x * x
關(guān)鍵字lambda表示匿名函數(shù)，冒號前面的x表示函數(shù)參數(shù)。
匿名函數(shù)有個限制，就是只能有一個表達式，不用寫return，返回值就是該表達式的結(jié)果。
用匿名函數(shù)有個好處，因為函數(shù)沒有名字，不必擔心函數(shù)名沖突。此外，匿名函數(shù)也是一個函數(shù)對象，也可以把匿名函數(shù)賦值給一個變量，再利用變量來調(diào)用該函數(shù)：
>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
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同樣，也可以把匿名函數(shù)作為返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
偏函數(shù)
要轉(zhuǎn)換大量的二進制字符串，每次都傳入int(x, base=2)非常麻煩，于是，我們想到，可以定義一個int2()的函數(shù)，默認把base=2傳進去：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
>>> int2('1000000')
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>>> int2('1010101')
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functools.partial就是幫助我們創(chuàng)建一個偏函數(shù)的，不需要我們自己定義int2()，可以直接使用下面的代碼創(chuàng)建一個新的函數(shù)int2：
>>>import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
所以，簡單總結(jié)functools.partial的作用就是，把一個函數(shù)的某些參數(shù)給固定?。ㄒ簿褪窃O(shè)置默認值），返回一個新的函數(shù)，調(diào)用這個新函數(shù)會更簡單。
附上其他文章的鏈接：
本文內(nèi)容屬于筆記，大部分內(nèi)容源自 廖雪峰老師的博客， 非常推薦大家去他的網(wǎng)站學(xué)習(xí)！
