Python高阶函数 - 函数作为参数和返回值

Python高阶函数是指可以接收其他函数作为参数或返回一个函数的函数，这种处理方式在Python中非常常见。这个概念看上去有些奇怪，但是实际上在面向对象编程中也有很多与之类似的现象。高阶函数是Python中的一种常见的编程技巧，可以让程序员更加方便地处理数据和控制程序的执行流程。

一、函数作为参数

Python中可以将函数作为参数传递给其他函数，这种方法可以让我们在调用函数时，更加灵活地定制需要执行的代码。函数作为参数的情况比较多，下面我们会讨论一些常见的应用场景。

1. map()函数 - 将函数作为参数

map()函数是Python内置的一个高阶函数，该函数的作用是将一个函数作用于一个序列（列表或元组等）中的每一个元素。通过函数作为参数的形式，map()函数可以使程序员更加方便地处理序列中每一个元素的值。

map()函数的定义：map(function, iterable)

其中，function参数指定要对iterable中的元素执行的函数，iterable参数指定需要处理的序列。map()函数会返回一个新的序列，该序列中的每个元素都是function()函数对iterable序列中对应元素的处理结果。

例如，我们可以定义一个函数，将列表中的所有元素都加1：

def add_one(x):
    return x + 1

lst = [1, 2, 3, 4]
result = map(add_one, lst)
print(list(result))    # [2, 3, 4, 5]

在该例子中，我们将函数add_one（该函数将一个参数加1）传递给了map()函数，使map()函数将add_one()对每个元素进行了处理，并返回了一个新的序列。

2. filter()函数 - 将函数作为参数

filter()函数也是Python内置的一个高阶函数，该函数可以根据函数的返回值来过滤一个序列中的元素。与map()函数非常类似，filter()函数也可以接受一个函数作为参数，并对序列中的每个元素进行处理。

filter()函数的定义：filter(function, iterable)

其中，function参数指定用于过滤iterable的函数，iterable参数指定需要处理的序列。filter()函数会返回一个新的序列，该序列中的元素都是function()函数返回True的那些元素。

例如，我们可以定义一个函数，用于判断一个数是否为偶数：

def is_even(x):
    return x % 2 == 0

lst = [1, 2, 3, 4]
result = filter(is_even, lst)
print(list(result))    # [2, 4]

在该例子中，我们将函数is_even（该函数检查一个数是否为偶数）传递给了filter()函数，使filter()函数只返回了lst序列中所有偶数元素。

3. reduce()函数 - 将函数作为参数

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数，该函数可以对一个序列中的元素进行迭代运算。与map()函数和filter()函数不同，reduce()函数传入的参数有两个：一个是处理函数（一定要有两个参数），一个是序列。reduce()函数的执行流程如下：

1. 首先将序列 、第二个元素传给处理函数进行运算，返回的结果作为下一次运算的 个参数。

2. 将刚才运算结果与序列中第三个元素传给处理函数进行运算，返回的结果作为下一次运算的 个参数。

3. 重复上述步骤，最终返回处理函数对序列中所有元素的迭代运算结果。

例如，我们可以使用reduce()函数计算列表中所有元素的和：

from functools import reduce

def add(a, b):
    return a + b

lst = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(add, lst)
print(result)    # 10

在该例子中，我们定义了add()函数，用于对两个元素进行加和运算，并将该函数传递给reduce()函数。由于lst中有4个元素，reduce()函数会将 个元素和第二个元素传递给add()函数进行运算，得到结果3；然后将3和第3个元素传递给add()函数进行运算，得到结果6；最后将6和第4个元素传递给add()函数进行运算，得到结果10，因此，reduce()函数返回的结果为10。

二、函数作为返回值

Python中可以将函数作为返回值。这种方法可以在需要时返回一个具体的函数，使程序员更加方便地执行所需的操作。以下是一些常见的应用场景。

1. 闭包 - 返回一个函数

闭包是Python中常用的一种函数类型，它允许一个函数返回一个函数，并保存外部函数的变量状态。这种情况下，返回的函数可以访问外部函数的变量，并且这些变量的状态会在外部函数调用后保持不变。

例如，我们可以定义一个函数，用于返回另一个函数，实现加法计算功能：

def calculate(a):
    def add(b):
        return a + b
    return add

result = calculate(5)
print(result(3))    # 8

在该例子中，我们定义了calculate()函数，该函数返回了一个add()函数。由于calculate()函数中传入了参数5，因此返回的add()函数中可以访问到变量a的值，当我们调用result(3)时，add()函数会将5和3相加，并返回结果8。

2. 装饰器 - 返回一个函数

装饰器是Python中常见的一种函数类型，用于扩展一个函数的功能。装饰器可以接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数（通常也是一个函数），该函数具备原始函数的所有功能，并且还具备一些额外的功能。

例如，我们可以定义一个装饰器，用于使一个函数能够记录程序执行时间：

import time

def run_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Running time:", end_time - start_time)
        return result
    return wrapper

@run_time
def add(a, b):
    time.sleep(1)
    return a + b

print(add(1, 2))    # Running time: 1.000166654586792
                     # 3

在该例子中，我们定义了一个run_time()装饰器，用于记录函数执行时间。该装饰器接收一个函数作为参数，返回一个新的函数wrapper。当我们在函数定义时使用@run_time装饰器时，会自动将该函数传递给run_time()装饰器，并将返回的wrapper函数。在运行add()函数时，由于该函数有被@run_time装饰器修饰，因此会先运行wrapper()函数，记录程序执行时间，并返回add()函数的执行结果。所以，我们在运行print(add(1, 2))时，会得到1秒的运行时间和结果3。

总结：

以上是介绍Python高阶函数中函数作为参数和返回值的应用场景，这些例子说明Python高阶函数非常灵活，可以根据需求对函数进行更加精细的操作，提高程序的效率和可维护性。掌握高阶函数的应用场景，可以让程序员更加便捷地实现自己的业务优化和逻辑设计。