Python 十個(gè)高階函數(shù)
高階函數(shù)，顧名思義，是那些可以接收函數(shù)作為參數(shù)，或是返回函數(shù)作為結(jié)果的函數(shù)。它們讓你的代碼更加靈活、簡潔，同時(shí)也提升了代碼的復(fù)用性。
接下來，我們將通過一系列的實(shí)例來深入理解高階函數(shù)的魅力。讓我們開始吧！
實(shí)例一：map 函數(shù)的應(yīng)用
map 函數(shù)接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列，將函數(shù)應(yīng)用于序列中的每一項(xiàng)，返回一個(gè)迭代器。例如，如果我們想要將一個(gè)列表中的所有數(shù)字平方，我們可以這樣做：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared)) # 輸出：[1, 4, 9, 16, 25]
實(shí)例二：filter 函數(shù)的魔法
filter 函數(shù)同樣接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列，但它會過濾出序列中滿足條件的元素。比如，篩選出列表中大于10的數(shù)：
numbers = [5, 11, 15, 2, 8]
filtered = filter(lambda x: x > 10, numbers)
print(list(filtered)) # 輸出：[11, 15]
實(shí)例三：reduce 函數(shù)的力量
reduce 函數(shù)需要從functools模塊中導(dǎo)入，它將一個(gè)數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行累積操作。假設(shè)我們要計(jì)算一個(gè)列表中所有數(shù)的乘積：
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # 輸出：120實(shí)例四：函數(shù)作為參數(shù)
我們可以通過定義一個(gè)函數(shù)，使其能夠接受其他函數(shù)作為參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)更高級的抽象和代碼復(fù)用。比如，編寫一個(gè)函數(shù)apply_function，它可以接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)參數(shù)，然后應(yīng)用這個(gè)函數(shù)：
def apply_function(func, arg):
return func(arg)
def square(x):
return x * x
print(apply_function(square, 5)) # 輸出：25實(shí)例五：裝飾器的優(yōu)雅
裝飾器是Python中一個(gè)非常強(qiáng)大的高階函數(shù)概念，它們可以修改或增強(qiáng)現(xiàn)有函數(shù)的行為。比如，我們創(chuàng)建一個(gè)簡單的裝飾器，用于記錄函數(shù)調(diào)用：
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log_decorator
def greet(name):
return f"Hello, {name}"
print(greet("Alice")) # 輸出：Calling greet
# Hello, Alice實(shí)例六：sorted 函數(shù)與自定義排序
sorted 函數(shù)允許你傳遞一個(gè)key參數(shù)來指定如何比較元素。這使得排序變得非常靈活。例如，如果我們有一個(gè)包含字典的列表，我們可以按照某個(gè)鍵的值來排序：
people = [
{'name': 'Alice', 'age': 25},
{'name': 'Bob', 'age': 22},
{'name': 'Charlie', 'age': 30}
]
sorted_people = sorted(people, key=lambda person: person['age'])
for person in sorted_people:
print(person)這將按年齡從小到大排序。
實(shí)例七：使用itertools模塊
Python的itertools模塊提供了很多高階函數(shù)，可以處理迭代器的創(chuàng)建和操作。例如，chain函數(shù)可以將多個(gè)迭代器鏈接在一起：
import itertools
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
chained = itertools.chain(list1, list2)
print(list(chained)) # 輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]實(shí)例八：functools.partial函數(shù)
functools.partial允許你凍結(jié)函數(shù)的部分參數(shù)，創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)。這對于需要固定某些參數(shù)值的情況非常有用：
from functools import partial
def power(base, exponent):
return base ** exponent
square = partial(power, expnotallow=2)
cube = partial(power, expnotallow=3)
print(square(5)) # 輸出：25
print(cube(5)) # 輸出：125實(shí)例九：zip函數(shù)的多用途
zip函數(shù)可以將多個(gè)序列打包成一個(gè)元組的列表。當(dāng)你需要同時(shí)遍歷多個(gè)序列時(shí)，這非常有用。例如，合并兩個(gè)列表的元素：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 22, 30]
combined = zip(names, ages)
for name, age in combined:
print(f"{name} is {age} years old")實(shí)例十：any和all函數(shù)的邏輯判斷
any和all函數(shù)分別用來檢查序列中是否至少有一個(gè)元素滿足條件，以及所有元素是否都滿足條件。例如，檢查一個(gè)列表中是否有偶數(shù)：
numbers = [1, 3, 5, 7, 8]
has_even = any(number % 2 == 0 for number in numbers)
print(has_even) # 輸出：True
all_odd = all(number % 2 != 0 for number in numbers)
print(all_odd) # 輸出：False這些高階函數(shù)的例子展示了Python語言的強(qiáng)大和靈活性。它們不僅讓代碼更加緊湊，還提高了代碼的可讀性和可維護(hù)性。希望這些示例能夠幫助你更好地理解和運(yùn)用高階函數(shù)！
