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高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。
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高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。
function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;
iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数,
iterable:可迭代对象;
key:指定函数,默认为空;
reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;
如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。
注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
文章来自
题主你好,
自定义函数时,如果函数中有多个参数,则这些参数之间使用 " 逗号 " 分隔.
我写了个小例子,如图:
写在最后: 参数之间除了 " 逗号 "外, " 逗号 "后面还有空格, 这些空格不是必须的, 只是为了增加可读性而加上的.
希望可以帮到题主, 欢迎追问
一、函数的定义
函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参,调用时才会存在的值
实惨,实际存在的值
2.2、默认参数
定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后
2.4、非固定参数
定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式(通过k,value的方式传递)
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用:
返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None
终止函数运行,函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体
参数,支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域
python函数传对象对性能有影响。在Python中,一切皆对象,Python参数传递采用的都是“传对象引用”的方式。实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值,相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字、字符或者元组)的引用,就不能直接修改原始对象,相当于通过“传值’来传递对象,此时如果想改变这些变量的值,可以将这些变量申明为全局变量。
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。
如果函数要返回一系列结果,我们常见的方法就是将结果放到一份列表中,然后返回给调用者。比如下面的函数,返回字符串中每个单词的首字母在真个字符串中的索引:
运行结果:
上述的结果完全符合我们的预期,但 get_word_index 函数不够简洁。下面我们尝试使用生成器来实现:
运行结果:
改写之后,不仅运行结果符合要求,由于不需要和 result 列表交互,函数也变得非常简洁。下面我们就来详细学习下生成器吧~
生成器是指使用 yield 表达式的函数,调用生成器函数时,它并不会真的运行,而是会返回迭代器。每次在这个迭代器上面调用内置的 next 函数时,迭代器就会把生成器推进到下一个 yield 表达式那里。生成器传给 yield 的值均会由迭代器返回给调用者。
此外,如果输入量非常大,使用列表作为返回值,那么程序就有可能耗尽内存并崩溃。相反,使用生成器之后,则可以应对任意长度的输入数据。
例如,下面这个生成器函数可以获取文件中单词的索引,而不管文件内容多大,该函数执行时消耗的内存,只由单行的文本长度决定:
其中 test_generator.txt 中的内容如下:
运行结果:
下面这句话特别重要: 生成器函数返回的迭代器,是由状态的,及调用者不应该反复使用它 。我们那 word_index_iter 来说明:
如果想重复调用,请将其封装成容器:
运行结果:
关于上述自定义容器的实现原理,我的另外一篇文章做了详细介绍,链接奉上:
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