Python高阶函数：定义和使用

Python高阶函数

在python中，函数是一级对象（first-class object）。这意味着函数可以作为参数传递给另一个函数，也可以作为另一个函数的返回值返回。高阶函数（Higher-order functions）是指将函数作为参数或返回值的函数。

高阶函数的使用

高阶函数可以让代码更加简洁、优雅和易于维护。在Python中，常见的高阶函数包括map、filter、reduce、sorted等。以下是这些函数的介绍及使用方法。

map函数

map函数是将一个函数作用于一个迭代器中的所有元素，返回一个新的迭代器。对于每个元素，map函数将输入函数应用于该元素，并将结果添加到新的迭代器中。

语法：

 map(function, iterable)

参数：

function：作用于每个元素的函数。

iterable：一个需要作用的迭代器。

返回值：

返回一个新的可迭代对象，其中包含应用函数后的元素。

示例：

将一个列表里面的元素都平方：

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> squared  = list(map(lambda x:x**2, lst))

>>> print(squared)

输出结果：

[1, 4, 9, 16, 25]

filter函数

filter函数将一个函数作用于一个可迭代对象的每个元素，并返回一个新的序列，其中仅包含使函数返回True的元素。

语法：

 filter(function, iterable)

参数：

function：作用于每个元素的函数。

iterable：一个需要作用的迭代器。

返回值：

返回一个迭代器，其中仅包含通过函数测试的元素。

示例：

在一个列表中查找所有偶数：

>>> nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

>>> even_nums = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))

>>> print(even_nums)

输出结果：

[2, 4, 6, 8]

reduce函数

reduce函数对一个序列中的元素进行累积操作，并返回累计的结果。

语法：

 reduce(function, iterable)

参数：

function：接受两个参数，并返回一个结果的函数。

iterable：一个需要作用的迭代器。

返回值：

返回一个值，其中为iterable中所有元素的累积结果。

示例：

将一个列表中的元素相乘：

>>> import functools

>>> nums = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> product = functools.reduce(lambda x, y: x*y, nums)

>>> print(product)

输出结果：

120

sorted函数

sorted函数是Python中用于排序序列的函数。sorted函数接收一个序列作为输入，返回一个新的列表，其中包含原始序列的元素的排序副本。

语法：

 sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

参数：

iterable：需要排序的序列。

key：用于确定排序顺序的函数。如果指定，则在每个元素上调用该函数，并根据返回值进行排序。

reverse：如果为True，则降序排序；否则为升序。

返回值：

返回一个包含排序结果的新列表。

示例：

将一个列表按照元素长度从小到大排序：

>>> lst = ['apple', 'orange', 'pear', 'banana']

>>> length_sorted = sorted(lst, key=lambda x:len(x))

>>> print(length_sorted)

输出结果：

['pear', 'apple', 'banana', 'orange']

结论

高阶函数可以让代码更加直观、易于理解和更加简洁。在Python中使用高阶函数可以减少代码量，并且可以更加方便地应用函数逻辑。map，filter，reduce和sorted函数是常见的高阶函数，它们可以帮助我们更快、更好地解决问题。