高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称之为高阶函数，告诫函数时函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

1.1 体验高阶函数

# 对数字求绝对值函数：abs()
print(abs(-100))  # 100

# 求四舍五入函数：round()
print(round(1.89))  # 2
print(round(3.3))  # 3

# 体验高阶函数：任意两个数字，整理之后再进行求求和运算。
# 方法1：此方法只能进行一种整理
def sum_num(a, b):
    return abs(a) + abs(b)


result = sum_num(19.9, -23.3)
print(result)  # 43.2


# 方法2：此方法可以将一种函数作为参数传入
def sum_num(a, b, f):
    return f(a) + f(b)


result = sum_num(19.9, -23.3, round)
print(result)  # -3

2.2 内置高阶函数

2.2.1 map()

map(func, lst), 将传入的函数变量func作用到列表lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表（python2）或python3返回迭代器。

# 需求，计算列表list1中各个数字的2次方。
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]


def func(a):
    return a ** 2
result = map(func, list1)
print(result)  # <map object at 0x033B11B0>
print(list(result))  # [1, 4, 9, 16, 25]

2.2.2 reduce()

reduce(func, lst), 其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累计计算。 reduce()传入的参数func必须接收2个参数。

# 需求，计算列表list1中各个数字的累加和
# 1、导入functools模块
import functools

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]


# 2、定义功能函数
def func(a, b):
    return a + b


# 3、调用reduce函数：reduce功能函数计算的结果和序列的下一个数据进行累加计算。
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)  # 15

2.2.3 filter()

filter(func, lst)函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个filter对象，如果转换为列表，可以使用list()来转换。

list1 = [-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义功能函数，过滤序列中偶数
def func(x):
    return x % 2 == 0


# 3、调用reduce函数：reduce功能函数计算的结果和序列的下一个数据进行累加计算。
result = filter(func, list1)
print(result)  # <filter object at 0x02B711B0>
print(list(result))  # [-2, 0, 2, 4, 6, 8, 10]