Python高階07 函式物件

秉承著一切皆物件的理念，我們再次回頭來看函式(function)。函式也是乙個物件，具有屬性(可以使用dir()查詢).作為物件，它還可以賦值給其他物件名，或者作為引數傳遞。

lambda函式

在展開之前，我們先提一下lambda函式。可以利用lambda函式的語法，定義函式。lambda例子如下：

func = lambda x,y: x+y

print func(3,4)

lambda 生成乙個函式物件。該函式引數為x,y，返回值為x+y，函式物件賦給func.func的呼叫與正常函式無異。

以上定義可以寫成以下形式：

def func(x,y):

return x + y

函式作為引數傳遞

函式可以作為乙個物件，進行引數傳遞。函式名(比如func)

def test(f,a,b):

print 'test'

print f(a,b)

test(func,3,5)

test函式的第乙個引數f就是乙個函式物件。將func傳遞給f,test中的f()就擁有了func()的功能。

我們因此可以提高程式的靈活性。可以使用上面的test函式，帶入不同的函式引數。比如：

test((lambda x,y:x**2 +y),6,9)

map()函式

map()是python的內建函式。它的第乙個引數是乙個函式物件。

re = map((lambda x: x+3),[1,2,3,6])

這裡，map()有兩個引數，乙個是lambda所定義的函式物件，乙個是包含多個元素的表。map()的功能是將函式物件一次作用與表的每乙個元素，每次作用的結果儲存於返回的表re中。map通過讀入的函式(這裡是lambda函式)來運算元據

在python 3.x中，map()的返回值是乙個迴圈物件。可以利用list()函式，將該迴圈物件轉換成表。

如果作為引數的函式物件有多個引數，可使用下面的方式，先map()傳遞函式引數的多個引數：

re = map((lambda x,y:x+y),[1,2,3],[6,7,8])

map()將每次從兩個表中分別取出乙個元素，帶入lambda所定義的函式。

filter()函式

filter函式的第乙個引數也是乙個函式物件。他也是將作為引數的函式物件作用於多個物件。如果函式物件返回的是true,則改次的元素被儲存與返回的表中，filter通過讀入的函式來篩選資料。同樣，在python 3.x 中，filter返回的不是表，而是迴圈物件。

filter函式的使用如下例：

def func(a)

if a > 100:

return true

else:

return false

print filter(func,[10,56,2333])

reduce()函式

reduce函式的乙個引數也是函式，但有乙個要求，就是這個函式自身能接收兩個引數，reduce可以累進地將函式作用與各個引數，如下例：

print reduce((lambda x,y:x+y),[1,2,3,4,5])

reduce 的第乙個引數是lambda函式，它接收兩個引數x,y 返回x+y.

reduce將表中的前兩個元素（1和2）傳遞給lambda函式，得到3.該返回值(3)將作為lambda函式的第乙個引數，

而表中的下乙個元素(5) 作為lambda函式的第二個引數，進行下一次的對lamdba函式的呼叫，得到8. .....