如何使用Python中的高阶函数（higherorderfunctions）？

发布时间：2023-06-23 23:32:58

高阶函数，是指可以接受函数作为参数或返回函数作为结果的函数，它是函数式编程的核心思想之一。Python 中内置了一些常用的高阶函数，如 map()、reduce()、filter() 等，同时也支持通过定义自己的可调用对象，来实现自定义的高阶函数。

1. map()

map() 函数可以对一个序列的每个元素都应用一个函数，并将处理结果放入一个新的序列中返回。它的语法格式为：

map(function, iterable, ...)

其中，function 是一个函数或可调用对象，用于对 iterable 中的每个元素进行处理。iterable 是一个序列，可以是列表、元组、字符串等。

例如，对一个列表中的每个数都求平方，可以使用以下代码：

lst = [1, 2, 3, 4]

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

print(list(squared)) # Output: [1, 4, 9, 16]

这里使用了 lambda 表达式来定义处理函数，在 map() 函数调用后，返回的是一个可迭代对象，需要使用 list() 函数来转化为列表。

2. filter()

filter() 函数可以过滤一个序列中的元素，并返回符合条件的元素组成的新序列。它的语法格式为：

filter(function, iterable)

其中，function 是一个函数或可调用对象，用于对 iterable 中的每个元素进行判断，并返回 True 或 False。iterable 是一个序列，可以是列表、元组、字符串等。

例如，从一个列表中筛选出所有的偶数，可以使用以下代码：

lst = [1, 2, 3, 4]

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

print(list(even)) # Output: [2, 4]

同样需要注意返回的是一个可迭代对象，需要使用 list() 函数来转化为列表。

3. reduce()

reduce() 函数可以对一个序列依次应用一个函数，并将处理结果累计为一个总结果。它的语法格式为：

reduce(function, iterable[, initial])

其中，function 是一个函数或可调用对象，用于将 iterable 序列中的两个元素进行一次操作，每次操作后的结果都被作为下一次操作的个参数，并最终得到一个总结果。initial 是可选的，用于设置操作的初始值。

例如，计算一个列表中所有数的和，可以使用以下代码：

from functools import reduce

lst = [1, 2, 3, 4]

total = reduce(lambda x,y:x+y, lst, 0)

print(total) # Output: 10

需要注意的是，reduce() 函数需要从 functools 模块中导入。

4. 自定义高阶函数

Python 中允许我们定义自己的可调用对象，通过这种方式来实现自定义的高阶函数。一个可调用对象，必须是一个实现了 __call__() 方法的类。

例如，实现一个高阶函数，用于对两个数进行相加，如果相加的结果大于 100，则返回 "too big"，否则返回相加的结果：

class Adder:

def __call__(self, x, y):

result = x + y

if result > 100:

return "too big"

else:

return result

adder = Adder()

print(adder(50, 60)) # Output: 110

print(adder(20, 30)) # Output: 50

print(adder(80, 30)) # Output: "too big"

这里定义了一个 Adder 类，并实现了 __call__() 方法，这个方法接受两个数作为参数，并返回这两个数的和。在实例化后，我们可以将这个对象看作一个函数，并按照正常的函数调用方式来使用。

总结

高阶函数是函数式编程的核心思想之一，Python 中内置了一些常用的高阶函数，如 map()、reduce()、filter() 等，同时也支持自定义高阶函数。使用高阶函数可以大大简化程序代码，并提高程序的可读性和可维护性。