高级Python函数：10个常用技巧和技巧

发布时间：2023-06-22 12:16:53

Python是一种非常流行的动态编程语言，同时也是一个非常易于学习和使用的语言。Python具有很多强大的功能和工具，其中之一是函数。在本文中，我们将介绍高级Python函数：10个常用技巧和技巧。这些技巧将帮助您更好地理解Python函数的工作原理，并帮助您更有效地使用函数来编写Python代码。

1. Lambda函数：

Lambda函数是Python中非常常用的函数类型之一。它是一种简单而又强大的匿名函数，可以用于一次性使用。

例如，下面的代码演示了如何使用Lambda函数来计算两个数字的和：

sum=lambda x,y:x+y

print(sum(3,4))

在这个例子中，我们定义了一个名为sum的Lambda函数。这个Lambda函数接受两个参数x和y，并返回它们的和。我们将3和4传递给这个Lambda函数，并打印它的输出结果，即7。

2. Map函数：

Map函数是Python中非常常用的函数类型之一。它可以将一个操作应用于序列中的每个元素，并将结果组合成新的序列。

例如，下面的代码演示了如何使用Map函数来将一个列表中的每个元素都平方：

numbers=[1,2,3,4,5]

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

print(squared)

在这个例子中，我们将一个名为numbers的列表传递给Map函数，并使用Lambda函数将每个元素平方。然后，我们将新序列打印出来，即[1, 4, 9, 16, 25]。

3. Filter函数：

Filter函数是Python中非常常用的函数类型之一。它可以过滤出符合某个条件的元素，从而得到新的序列。

例如，下面的代码演示了如何使用Filter函数来过滤出一个列表中的所有偶数：

numbers=[1,2,3,4,5]

even=list(filter(lambda x:x%2==0,numbers))

print(even)

在这个例子中，我们将一个名为numbers的列表传递给Filter函数，并使用Lambda函数过滤出所有偶数元素。然后，我们将新序列打印出来，即[2, 4]。

4. Reduce函数：

Reduce函数是Python中非常常用的函数类型之一。它可以将一个序列中的所有元素通过某种操作进行累积，并返回最终结果。

例如，下面的代码演示了如何使用Reduce函数来计算一个列表中所有元素的和：

from functools import reduce

numbers=[1,2,3,4,5]

sum=reduce(lambda x,y:x+y,numbers)

print(sum)

在这个例子中，我们将一个名为numbers的列表传递给Reduce函数，并使用Lambda函数对所有元素进行加法操作。然后，我们打印出最终的结果，即15。

5. Decorator函数：

Decorator函数是Python中非常强大的函数类型之一。它可以对其他函数进行包装，并在不修改原始函数代码的情况下添加新的行为。

例如，下面的代码演示了如何使用Decorator函数来添加日志记录功能：

def log_decorator(func):

def wrapper(*args,**kwargs):

print("调用函数：{}".format(func.__name__))

return func(*args,**kwargs)

return wrapper

@log_decorator

def add_numbers(x,y):

return x+y

print(add_numbers(3,4))

在这个例子中，我们定义了一个名为log_decorator的Decorator函数。这个Decorator函数接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，其中添加了日志记录功能。我们使用@符号来装饰add_numbers函数，使其具有日志记录功能。然后，我们调用add_numbers函数并打印其输出结果。

6. Closure函数：

Closure函数是Python中非常有用的函数类型之一。它可以创建一个内部函数，并访问其父函数的变量。

例如，下面的代码演示了如何使用Closure函数来创建一个计数器：

def counter():

count=0

def inner():

nonlocal count

count+=1

return count

return inner

c1=counter()

c2=counter()

print(c1())

print(c2())

在这个例子中，我们定义了一个名为counter的Closure函数。这个Closure函数创建了一个内部函数inner，并返回它。内部函数inner访问了父函数counter的变量count，并在每次被调用时将其增加1。我们创建两个不同的计数器c1和c2，并分别调用它们的inner函数。然后，我们打印出计数器c1和c2的输出结果。

7. Partial函数：

Partial函数是Python中非常有用的函数类型之一。它可以将一个函数的一部分参数设置为常数，并返回一个新的函数。

例如，下面的代码演示了如何使用Partial函数来创建一个新函数，其中add函数的个参数被设置为2：

from functools import partial

def add(x,y):

return x+y

add_2=partial(add,2)

print(add_2(3))

在这个例子中，我们使用Partial函数将add函数的个参数设置为2，并得到一个新的函数add_2。然后，我们调用add_2函数并打印其输出结果，即5。

8. Generator函数：

Generator函数是Python中非常有用的函数类型之一。它可以创建一个迭代器，用于按需生成序列中的值。

例如，下面的代码演示了如何使用Generator函数来生成斐波那契数列：

def fibonacci():

a,b=0,1

while True:

yield a

a,b=b,a+b

f=fibonacci()

for i in range(10):

print(next(f))

在这个例子中，我们定义了一个名为fibonacci的Generator函数。这个Generator函数使用while循环生成斐波那契数列，并使用yield关键字返回每个新元素。然后，我们创建一个新的迭代器f并使用for循环迭代它的前10个元素。

9. Decorator类：

Decorator类是Python中非常强大的函数类型之一。它可以对其他类进行包装，并在不修改原始类代码的情况下添加新的行为。

例如，下面的代码演示了如何使用Decorator类来添加缓存功能：

class CacheDecorator:

def __init__(self,func):

self.func=func

self.cache={}

def __call__(self,*args):

if args in self.cache:

return self.cache[args]

result=self.func(*args)

self.cache[args]=result

return result

@CacheDecorator

def fib(n):

if n<=1:

return n

return fib(n-1)+fib(n-2)

print(fib(10))

在这个例子中，我们定义了一个名为CacheDecorator的Decorator类。这个Decorator类在初始化时接受一个函数作为参数，并保存其引用，同时创建一个空的缓存字典。然后，我们将fib函数用@符号装饰，使其带有缓存功能。最后，我们调用fib函数并打印输出结果。

10. Decorator函数串联：

Decorator函数串联是Python中非常有用的函数技巧之一。它可以让您在一个函数上组合多个Decorator函数。

例如，下面的代码演示了如何使用Decorator函数串联来添加多个Decorator函数：

def debug_decorator(func):

def wrapper(*args,**kwargs):

print("调用函数：{}".format(func.__name__))

return func(*args,**kwargs)

return wrapper

def memo_decorator(func):

cache={}

def wrapper(*args):

if args in cache:

return cache[args]

result=func(*args)

cache[args]=result

return result

return wrapper

@memo_decorator

@debug_decorator

def fib(n):

if n<=1:

return