高阶函数
高阶函数是接受另一个函数作为参数，并返回一个函数作为结果的函数。
这种类型的函数是函数式编程的核心，因为它们允许对行为进行抽象和复用，使得代码更加简洁和灵活。
def apply_function(func, value):
return func(value)
def square(x):
return x * x
print(apply_function(square, 5)) # 输出 25
-
使用高阶函数实现简易四则运算计算器
class calculator: def apply(self, func, *value): return func(*value) def add(self, *value): num = 0 value_len = len(value) for i in range(value_len): num = num + value[i] return num def sub(self, *value): value_len = len(value) num = value[0] if (value_len > 0) else 0 for i in range(1, value_len): num = num - value[i] return num def product(self, *value): value_len = len(value) num = 1 if (value_len > 0) else 0 for i in range(value_len): num = num * value[i] return num def division(self, *value): value_len = len(value) num = value[0] if (value_len > 0) else 0 for i in range(1, value_len): num = num / value[i] return num cal = calculator() num_add = cal.apply(cal.add, 1,2,3,4,5) num_sub = cal.apply(cal.sub, 10,1,1,1,1) num_pro = cal.apply(cal.product, 10,1,1,1,1) num_div = cal.apply(cal.division, 10,1,1,1,1)
常用的高阶函数工具：
-
lambda：
-
功能：创建匿名函数，并返回一个函数对象。
-
语法：
lambda arguments: expression -
参数：
arguments：函数的参数，可以是任意数量的参数。expression：函数体，只能是一个表达式，该表达式的结果就是这个匿名函数的返回值。
-
返回值：返回一个函数对象。
-
示例：
# 定义一个简单的 lambda 表达式作为函数 add = lambda x, y: x + y # 使用定义的 lambda 函数计算两数之和并打印 print(add(3, 5)) # 输出: 8
-
-
filter()：
-
功能：应用函数过滤序列，过滤掉不符合条件的元素。
-
语法：
filter(function, iterable) -
参数：
function：用来测试元素是否符合条件的函数。iterable：包含需要过滤的元素的可迭代对象。
-
返回值：返回一个迭代器，迭代器中的元素是符合条件的元素。
-
示例：
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6] even_nums = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums) print(list(even_nums)) # 输出 [2, 4, 6]
-
-
map()：
-
功能：用于对序列中的每个元素应用一个给定的函数，并返回一个包含结果的迭代器。
-
语法：
map(function, iterable, ...) -
参数：
function：接受一个输入并返回一个值的函数。iterable：一个或多个序列。如果提供了多个序列，则函数应该接受相同数量的参数，每个序列中的元素按顺序配对。
-
返回值：返回一个迭代器，其元素是将输入的序列中的元素传递到函数后得到的结果。
-
示例：
nums = [1, 2, 3, 4, 5] squared_nums = map(lambda x: x ** 2, nums) print(list(squared_nums)) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
-
-
reduce()：
-
功能：用于将一个接受两个参数的函数依次地应用到序列的元素上，从而将序列减少为单一的值。
-
语法：
reduce(function, iterable[, initializer]) -
参数：
function：接受两个参数并返回单个值的函数。iterable：可迭代序列，其元素将被从左到右依次处理。initializer：(可选) 初始值，如果提供，它被放在参与处理的序列的最前面，并在空序列上作为默认值。
-
返回值：返回单一的值，是通过将函数应用于序列的元素累积得到的。
-
示例：
from functools import reduce nums = [1, 2, 3, 4, 5] result = reduce(lambda x, y: x + y, nums) print(result) # 输出 15 result = reduce(lambda x, y: x + y, nums, 2) print(result) # 输出 17
-
递归函数
函数可以返回自身来解决问题（函数本身调用自己），这称为递归函数。
# 计算斐波那契数
def factorial(x):
if x == 1:
return 1
else:
return x * factorial(x - 1)
if __name__ == '__main__':
x = factorial(10)
print(f"The factorial number is {x}")
# The factorial number is 3628800
装饰器
装饰器是一种设计模式，用于修改一个函数、方法或类的行为，而无需直接修改其本身的代码。装饰器在Python中通过高阶函数实现，它接收一个函数作为参数并返回一个新的函数。
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
# 方法一：不使用语法糖 @
def say_hello():
print("Hello!")
hello = my_decorator(say_hello)
hello()
# 方法二：使用语法糖 @
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
闭包
闭包是一个记录了某些函数变量的包裹体，使这些变量即使在函数执行完成后也仍然可访问。闭包常用于封装私有数据。
def outer_function(msg):
message = msg
def inner_function():
print(message)
return inner_function
my_func = outer_function('Hello')
my_func()
类型提示
从Python 3.5开始，可以在函数中添加类型提示，提高代码的可读性和可维护性。
# 参数：字符串类型 返回值：字符串类型
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello {name}"
print(greet("Alice")) # Hello Alice