Python高阶函数的使用

Python中的高阶函数是指可以将函数作为参数传递给另一个函数或者将函数作为返回值的函数。在Python中，高阶函数可用于许多不同的场景，例如函数式编程、并发编程和内部DSL等。

高阶函数的主要特点是可以接受函数作为参数或返回一个函数。这些特性使高阶函数和Lambda表达式成为函数式编程的强大工具。Python中最常用的高阶函数是map、filter和reduce函数。

map函数可以将一个函数作用于一个列表中的所有元素，并返回一个新的列表，这个新列表的元素就是原列表中每个元素被函数处理后得到的结果。

map(function, iterable, ...)

参数列表：

function - 函数，有两个参数，称作f，它作为 个参数，是一个可变参数函数

iterable - 一个或多个序列，每个序列的相同位置的元素作为函数参数，按位置来处理（即：对应下标位置的元素进行处理）

返回值：

map()函数返回一个map对象，通过list()函数可以将map对象转换成列表

例如：

def add(x):

    return x + 1

result = map(add, [1, 2, 3, 4, 5])

print(list(result)) #=> [2, 3, 4, 5, 6]

在这个例子中，我们定义了一个函数add，它将一个整数加1，并使用map函数将这个函数作用于一个整数列表。结果是一个新的列表，其中包含每个元素加1后的结果。

filter函数则接受一个函数和一个序列，函数依次作用于每个序列元素，根据函数返回值True或False来决定是否保留该元素进入新序列。

filter(function, iterable)

参数列表：

function - 函数，有一个参数，称作f， 这个函数返回值为True或False，用来判断序列中的元素是否保留

iterable - 表示一个序列，可以使列表、元组或者字符串等，一般是一组需要过滤的数据，用来提供被过滤的数据

返回值：

filter()函数返回的是一个filter对象，需要使用list()函数转换为列表对象

例如：

def greater_than_five(x):

    return x > 5

result = filter(greater_than_five, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

print(list(result)) #=> [6, 7, 8, 9]

在这个例子中，我们定义了一个函数greater_than_five，它接受一个整数并返回True或False，用于确定整数是否大于5。我们使用filter函数来遍历一个整数列表，并只保留其中大于5的元素。

reduce函数是将一个函数作用于一个序列上，以得到一个最终的结果。reduce函数的工作方式是将序列逐个元素传递给函数进行处理，每次处理后的结果再作为下一次处理的函数参数，最终得到一个结果。

reduce(function, sequence[, initial])

参数列表：

function - 函数有两个参数，称作f， 个参数表示缩减函数，用来归纳序列的一个元素，第二个参数表示序列的一个元素，用来提供初始值（缺省时可不填）

sequence - （可以是一个序列、元组等）

initial - 可选项，表示初始值，如果序列为空，则返回这个初始值，缺省为None

例如：

from functools import reduce

def add(x, y):

    return x + y

result = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])

print(result) #=> 15

在这个例子中，我们定义了一个函数add，它将两个整数相加，并使用reduce函数对一个整数列表进行操作。结果是所有整数的总和。

总的来说，高阶函数的作用就是将代码段进行抽象，将过程化的代码变成类似于配置的效果，使得代码更具有可重用性。虽然Python不是一个真正的函数式编程语言，但是Python中的高阶函数确实可以让我们更好地进行函数式编程。