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在Python进阶记录之基础篇(十一)中,我们介绍了Python中迭代器与生成器的相关知识点,需要重点掌握迭代器与生成器的概念与基本用法。今天我们来讲一下Python中的几个高阶函数。
Python中的高阶函数
所谓高阶函数,指的是至少满足下列条件之一的函数:接收一个或多个函数作为输入;输出一个函数。简单来说,高阶函数就是一个接受函数作为输入或输出的函数。高阶函数是函数式编程的一种。Python中内置的高阶函数包括:map( )函数、reduce( )函数、filter( )函数和sorted( )函数。
map( )函数/reduce( )函数
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念”Map(映射)”和”Reduce(归约)”是它们的主要思想,而这一思想正是借助了我们的map( )函数和reduce( )函数。
我们首先看一下map()函数。map( )函数接收两个参数,第一个参数为函数,第二个参数为序列,功能是将传入的函数依次作用于传入序列的每个元素,并把结果作为新的列表返回。
假设现在有这样一个需求:将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的每个元素做平方运算。按之前所学的知识,我们可以使用for-in循环来实现这一需求。
可以看到,使用for-in循环需要新建一个列表,并通过循环将原列表中的每个元素进行计算后新增到新列表中。现在我们使用map( )函数来实现这一需求。
map( )函数接受一个函数和序列,注意传的是函数名,不要带括号,map( )函数会自动将序列中的每个元素传入函数,并返回经过函数处理后的结果。当然,map( )函数返回的是一个map对象,我们需要把它转成列表才能得到最后的结果。map( )函数作为高阶函数,事实上它只是把运算规则抽象化了,我们不仅可以做一些数学运算,还能对传入的序列做很多其他非运算型操作。
上述代码中,我们将str( )函数传入map( )函数,就将原列表中的数字转化成了字符串。此外,我们也可以使用匿名函数作为参数传入map()函数。
接下来我们看一下reduce( )函数。与map()函数一样,reduce( )函数也是接收两个参数,第一个参数为函数,第二个参数为序列。区别在于,reduce( )函数接收的函数必须有两个参数,reduce( )函数会把每次作用结果继续和序列的下一个元素做累积计算。这样看起来可能有点难以理解,我们用一个表达式来表示如下:
reduce(f, [x1, x2, x3, ... , xn]) = f(...f(f(x1, x2), x3), ... , xn)
举一个简单的例子,我们对一个序列做累加或累乘运算,就可以使用reduce()函数。
需要注意的是,Python3开始,reduce( )函数已经不在全局名字空间里了,我们需要通过引入functools模块才能调用reduce( )函数。
filter( )函数
filter( )函数也是Python中内置的一个高阶函数,主要用于过滤序列。filter( )函数同样接收一个函数和一个序列,不同的是,filter( )函数接收的函数返回值必须是布尔值。filter( )函数将序列的每个元素作用于传入的函数,然后根据返回值是True还是False决定是保留还是舍弃该元素。例如我们要取出一个序列中的所有偶数就可以使用filter( )函数。
filter( )函数的功能与它的名字一样,就是用于过滤与筛选。所以使用filter( )函数其实就是实现一个过滤筛选功能。
sorted( )函数
Python中还有一个内置的高阶函数——sorted()函数。sorted( )函数的主要功能就是排序,从参数格式上与前面三个高阶函数有所区别,sorted( )函数支持只接收一个序列。
上述代码中sorted()函数默认是正序排序的,如果我们想要倒序排序,只需设置reverse=True即可。不难发现,sorted( )函数与我们之前介绍序列时序列内部的sort( )函数基本一样。
以上代码比较了sort( )函数和sorted( )函数的用法区别,takeSecond函数的功能是指定序列元素中元组的第二个元素做比较。事实上,序列内置的sort( )函数和全局高阶函数sorted( )函数的功能都是排序,且传参和用法都很相似。
总结
以上内容介绍了高阶函数的基本概念与Python中的几个高阶函数。需要重点理解高阶函数的特点,掌握map( )函数、reduce( )函数、filter( )函数和sorted( )函数的用法和主要用途。高阶函数是函数式编程的重要工具,我们要不断练习去理解掌握好它。感谢大家的支持与关注,欢迎一起学习交流~
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