Python的函数式编程-传入函数、排序算法、函数作为返回值、匿名函数、偏函数、装饰器
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python的函数式编程-传入函数、排序算法、函数作为返回值、匿名函数、偏函数、装饰器，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4378字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
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#
使用map（）完成平方的计算
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def
f(x):
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return x*x
4 l = [1,2,3,4,5,6,7,8]
5print map(f, l) #[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
请注意我们定义的函数
f
。当我们写
f
时，指的是函数对象本身，当我们写
f(1)
时，指的是调用f函数，并传入参数1，期待返回结果1。
因此，map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。
像map()函数这种能够接收函数作为参数的函数，称之为高阶函数（Higher-order function）。
再看reduce的用法。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)
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#
使用reduce完成一个求和计算
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def
add(x,y):
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return x+y
4print reduce(add ,l) #36 5 6#使用mapreduce实现将数字字符串转换为整数 7def str2int(s):
8def fn(x, y):
9return x * 10 + y
10def char2num(s):
11return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
12return reduce(fn, map(char2num, s))
13print str2int(‘12345‘)
排序算法
x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。sorted()函数就可以对list进行排序。
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#
自定义平排序规则，对数据从大到小排序
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def
myOrder(x , y):
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if x > y:
4return -1
5elif x< y:
6return 1
7else: return 0
8print sorted(l, myOrder)
函数作为返回值
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#
一个求和函数，将函数作为返回值
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def laz_sum(*args):
3def sum():
4 ax = 0
5for n in args:
6 ax = ax + n
7return ax
8return sum
910 ff = laz_sum(*l) #<function add at 0x021448B0>11print ff() #36
在这个例子中，我们在函数
lazy_sum
中又定义了函数
sum
，并且，内部函数
sum
可以引用外部函数
lazy_sum
的参数和局部变量，当
lazy_sum
返回函数
sum
时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。
请再注意一点，当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False
f1()和f2()的调用结果互不影响。
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：匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * 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，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x10453d7d0>
>>> f(5)
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同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
__name__属性，可以拿到函数的名字。now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
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def
log(func):
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def wrapper(*args,**kw):
3print‘运行%s()方法:‘% func.__name__ 4return func(*args, **kw)
5return wrapper
6@log
7def now():
8print"2014-11-13" 910 now() #调用
观察上面的
log
，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处。
把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now = log(now)
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的‘now‘变成了‘wrapper‘：
>>> now.__name__
‘wrapper‘
因为返回的那个wrapper()函数名字就是‘wrapper‘，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：
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import
functools
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def
log(func):
4
@functools.wraps(func)
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def wrapper(*args, **kw):
6print‘call %s():‘ % func.__name__7return func(*args, **kw)
8return wrapper
或者针对带参数的decorator：
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import
functools
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3
def
log(text):
4
def
decorator(func):
5
@functools.wraps(func)
6
def wrapper(*args, **kw):
7print‘%s %s():‘ % (text, func.__name__)
8return func(*args, **kw)
9return wrapper
10return decorator
import functools
是导入
functools
模块。模块的概念稍候讲解。现在，只需记住在定义
wrapper()
的前面加上
@functools.wraps(func)
即可。
functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数（不管有没有默认值）给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2(‘1000000‘)
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>>> int2(‘1010101‘)
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f(a1, a2, a3)，可以固定a3，也可以固定a3和a2，也可以固定a3，a2和a1，但不要跳着固定，比如只固定a1和a3，把a2漏下了。如果这样做，调用新的函数会更复杂。
原文：http://www.cnblogs.com/6tian/p/4094352.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python的函数式编程-传入函数、排序算法、函数作为返回值、匿名函数、偏函数、装饰器全部内容，希望文章能够帮你解决Python的函数式编程-传入函数、排序算法、函数作为返回值、匿名函数、偏函数、装饰器所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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