百木园什么是高级函数
能够把函数当成参数传递的就是高阶函数
map/reduce
map
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格式：map(func, iterable)
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功能：把iterable里面所有数据 一一的放进到func这个函数中进行操作 ,把结果扔进迭代器
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参数：
- func： 内置或自定义函数
- iterable：具有可迭代性的数据 （迭代器、容器类型的数据、range对象）
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返回值：返回最后的迭代器
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，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()实现如下：
现在，我们用Python代码实现：
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
r = list(r)
print(r)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
# [\'1\', \'2\', \'3\', \'4\', \'5\', \'6\', \'7\', \'8\', \'9\']
reduce
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格式：reduce(func, iterable)
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功能：
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先把iterable里面的前2个数据拿到func函数当中进行运算,得到结果,
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在把计算的结果和iterable中的第三个数据拿到func里面进行运算,
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依次类推 ,直到iterable里面的所有数据都拿完为止,程序结束
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参数：
- func： 内置或自定义函数
- iterable：具有可迭代性的数据 （迭代器、容器类型的数据、range对象）
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返回值：计算的最后结果
比方说对一个序列求和，
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
sum1 = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])
print(sum1)
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
print(reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]))
# 13579
filter
- 格式：filter(func, iterable)
- 功能:
- 用来过滤的，如果func函数中返回True，会将这个值保留到迭代器中
- 如果func函数中返回False，会将此值舍弃不保留
- 参数：
- func： 内置或自定义函数
- iterable：具有可迭代性的数据 （迭代器、容器类型的数据、range对象）
- 返回值：返回处理后的迭代器
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
print(list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])))
# [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()
print(list(filter(not_empty, [\'A\', \'\', \'B\', None, \'C\', \' \'])))
# [\'A\', \'B\', \'C\']
用filter求素数
# 先构造一个从3开始的奇数序列：
def _odd_iter():
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
# 然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n):
return lambda x: x % n > 0
# 最后，定义一个生成器，不断返回下一个素数：
def primes():
yield 2
it = _odd_iter() # 初始序列
while True:
n = next(it) # 返回序列的第一个数
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
# 由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件
# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
break
sorted
- 格式：sorted(iterable, key=函数, reverse=False)
- 功能：对数据进行排序
- 参数：
- iterable： （必备参数）具有可迭代性的数据 （迭代器、容器类型的数据、range对象）
- reverse： 是否反转 默认为False 代表正序, 改成True 为倒序
- key：指定函数 内置或自定义函数
- 返回值：返回排序后的数据
对list进行排序：
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21]))
# [-21, -12, 5, 9, 36]
按绝对值大小排序：
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))
# [5, 9, -12, -21, 36]
对字符串进行排序：
print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\']))
# [\'Credit\', \'Zoo\', \'about\', \'bob\']
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于\'Z\' < \'a\'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。
这样，我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：
print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'], key=str.lower))
# [\'about\', \'bob\', \'Credit\', \'Zoo\']
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'], key=str.lower, reverse=True))
# [\'Zoo\', \'Credit\', \'bob\', \'about\']
来源：https://www.cnblogs.com/pure3417/p/14660053.html
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