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Python高级函数手册 python高级教程

python内置函数

math模块

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在使用前导入math模块 import math

常用方法

math.pow()方法

math.pow(x,y) 返回x的y次方

math.sqrt()方法

math.sqrt(x) 返回x的平方根

math,factorial()方法

math.factorial(x) 返回x的阶乘

什么是阶乘 5! 5 4 3 2 1=120

高级内置函数即方法(常用)

1--map()函数

1--实例解释

2--reduce()函数

2--实例解释

3--filter()函数 (俗称过滤器)

3--实例解释

4--zip()函数

4--实例解释

5--sorted()函数和当中的key

5--实例解释

6--enumerate()函数

6--实例解释

7--sum()函数

7--实例解释

8--set()函数

8--实例解释

9--join()方法

9--实例解释

10--split()方法

10--实例解释

11--replace()方法

11--实例解释

12--format()方法

12--实例解释

13--eval()函数

13--实例解释

一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。如下所示:

map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用,定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义?闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包?

如何使用闭包?典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别:

简单的使用如下:

偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义:

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到,partial 一定接受三个参数,从之前的例子,我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下:

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享,主题内容总结如下:

python高阶函数有哪些

1、map

map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上,并把结果作为新的Iterator返回。

举例,比如我们有一个函数f(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上,就可以用map()实现。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x*2,还可以计算任意复杂的函数,比如把这个list所有的数字转为字符串:

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,

x3……]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说,就是先计算x1和x2的结果,再拿结果与x3计算,依次类推。比如说一个序列求和,就可以用reduce实现。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

也就是说,假设python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码。

3、filter

用于过滤序列,和map函数类似,filter也接收一个函数和一个序列,不同于map的是,filter把传入的函数依次作用于每一个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 结果: ["A", "B", "C"]

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个筛选函数。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来,Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]


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