高阶函数是在Python中一个非常有用的功能函数,所谓高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数,这样的函数叫做高阶函数。
python内置常用高阶函数:
一、函数式编程
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def add(x): return x+x print(map(add,[1, 2, 3])) # Out:<map object at 0x00000239E833DE48> print(list(map(add,[1, 2, 3]))) # Out:[2, 4, 6]
2、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。
在 Python3 中,reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在 functools 模块里,如果想要使用它,
则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数:
from functools import reduce def prod(x, y): return x*y print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])) # Out:3360 # 2*4*5*7*12 # 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 print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12], 100)) # Out:336000 # 2*4*5*7*12*100
3、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。
import math def is_sqr(x): return math.sqrt(x) == int(math.sqrt(x)) print(list(filter(is_sqr, range(1, 101)))) # Out:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
4、sorted() 函数
对所有可迭代的对象进行排序操作。
sort 与 sorted 区别:
sort 是应用在 list 上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
iterable -- 可迭代对象。
key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
返回重新排序的列表
print(sorted([5, 2, 3, 1, 4])) # Out:[1, 2, 3, 4, 5] print(sorted({1:'D', 2:'B', 3:'B', 4:'E', 5: 'A'})) # Out:[1, 2, 3, 4, 5]
利用key进行倒序排序
example_list = [5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4] result_list = sorted(example_list, key=lambda x: x*-1) print(result_list)
要进行反向排序,也可以通过传入第三个参数 reverse=True:
example_list = [5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4] print(sorted(example_list, reverse=True)) # Out:[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
5、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!
请注意区分返回函数和返回值:
def my_abs(): return abs # 返回函数,返回函数可以把一些计算延迟 def my_abs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果,返回值是一个数值
def calc_prod(lst): def lazy_prod(): prod = 1 for i in lst: prod = prod*i return prod return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print(f()) # Out:24
5.1、为什么定义lazy_prod()函数和返回函数cal_prod()"htmlcode">
def f(): print('call f()...') # 定义函数g: def g(): print('call g()...') # 返回函数g: return g
只返回函数的作用:
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:
def calc_sum(lst): return sum(lst) print(calc_sum([1,2,3,4])) # Out:10 def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) print(f) # 代码并没有对函数进行执行计算出结果,而是返回函数,所以打印出来的是类型 #Out: <function calc_sum.<locals>.lazy_sum at 0x000001FF43462E18> print(f()) # 对返回的函数进行调用时,才计算出结果 # Out:10
总结
以上所述是小编给大家介绍的python内置常用高阶函数(列出了5个常用的),希望对大家有所帮助,也非常感谢大家对网站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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