python 高阶矩函数

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jiecho 2024-09-02 15:48:38

文章标签 python 高阶矩函数迭代 python 生成器 文章分类 Python 后端开发

前言

高阶函数指的是能接收函数作为参数的函数或类；python中有一些内置的高阶函数，在某些场合使用可以提高代码的效率．

map()

map函数可以把一个迭代对象转换成另一个可迭代对象，不过在python3中，结果都是一个map对象，它是一个生成器，可以通过next函数获取它的元素；使用map函数的代码效率比for循环和列表生成式都要高。

参数：

一个函数func，可以是任何函数；

一个或多个可迭代对象，可以是元组、集合、列表等；如果函数有多个参数就传入多个可迭代对象；

# 单个参数
p = map(int,{2,3,4,5})

# 多个参数
def add(x,y,z):
    return x+y+z

p1 = map(add,[1,2,3],(4,5,6),{7,8,9}) # 注意如果是集合，顺序是不固定的
# 由于是一个map对象，可以转换为list对象
li = list(p1)

reduce()

reduce函数在python3中被放置到functool模块中了，要使用需要引入；

参数：一个函数f，一个可迭代对象，一个可选的初始值；

功能：通过对函数f的反复调用，可以得到最终的积累结果；

def test5(listx):
    from functools import reduce
    res = reduce(add1,listx)
    print(res)
def add1(x,y):
    return x+y

li = [1,2,4,7,8]
test5(li)

filter()

过滤函数，可以将可迭代对象里的每个元素依次作用于过滤函数，通过返回的false和true对元素进行保留或丢弃；最后返回一个filter对象，该对象是一个生成器；

参数：
func:一个过滤函数，可以是匿名函数；
iterator:一个等待过滤的可迭代对象；
li = [1, 2, 4, 7, 8]
res = filter(lambda x: x % 2 == 1, li)
print(list(res))

max

max内置函数不仅仅是用来获取一个容器中的算术最大值，事实上它可以自定义比较的规则。

# 参数：
key:比较的规则
values:比较值
x = max(['name','age','you'],key=lambda x:len(x))
print(x) # name
y = max('name','age','you',key=lambda x:len(x))
print(y) # name
# 参数：
key:比较的规则
values:比较值
x = max(['name','age','you'],key=lambda x:len(x))
print(x) # name
y = max('name','age','you',key=lambda x:len(x))
print(y) # name

min

用来获取一个容器中的最小值，用法参考max.

sorted

sorted函数用来对容器里的元素进行重新排序并返回一个新的容器，支持自定义比较规则。

# 参数
key：比较规则；
reverse：排列规则，默认False，升序排列
values:第一个参数必须是一个容器
x = sorted(['name','age','you'],key=lambda x:len(x),reverse=False)
print(x)
# 参数
key：比较规则；
reverse：排列规则，默认False，升序排列
values:第一个参数必须是一个容器
x = sorted(['name','age','you'],key=lambda x:len(x),reverse=False)
print(x)

partial

偏函数partial是一个类，有时候一些函数在使用的时候要求不能有参数或者为了少传递参数，典型的如flask框架中的session和g等代理对象的创建，这时可以将函数转化成偏函数；它的原理是将函数的对象和参数作为参数生成一个partial对象，调用时传入的新参数和对象存储的参数合并后再调用原来的函数，即将传参分成两步完成。

from functools import partial, partialmethod
new_func = partial(get_values, *(2,3)) # 第一步先传两个参数，注意需要解包
print(new_func(4)) # 再传最后一个参数
from functools import partial, partialmethod
new_func = partial(get_values, *(2,3)) # 第一步先传两个参数，注意需要解包
print(new_func(4)) # 再传最后一个参数