高階函式和裝飾器

函式式：一種程式設計正規化

純函式式程式設計：沒有變數，支援高階函式程式設計

python不是純函式式程式語言，支援高階函式程式設計

變數可以指向函式，函式名就是指向函式的乙個變數，與普通變數沒有區別

高階函式：能接收函式做引數的函式。

map()：是 python 內建的高階函式，它接收乙個函式 f 和乙個 list，並通過把函式 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到乙個新的 list 並返回。

def
f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

輸出結果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce()函式：接收的引數和 map()類似，乙個函式 f，乙個list，但行為和 map()不同，reduce()傳入的函式 f 必須接收兩個引數，reduce()對list的每個元素反覆呼叫函式f，並返

回最終結果值。reduce()還可以接收第3個可選引數，作為計算的初始值。

#
對list求積
defprod(x, y):
return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

filter()函式：是 python 內建的另乙個有用的高階函式，filter()函式接收乙個函式 f 和乙個list，這個函式 f 的作用是對每個元素進行判斷，返回 true或 false，filter()根據判斷結果

自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。

#
篩選出平方根不是整數的數
import
math
defis_sqr(x):
r =int(math.sqrt(x))
return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))

sorted()函式：它可以接收乙個比較函式來實現自定義排序，比較函式的定義是，傳入兩個待比較的元素 x, y，如果 x 應該排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 應該排在 y 的後面，

返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

#
利用sorted()高階函式，實現忽略大小寫排序的演算法。
defcmp_ignore_case(s1, s2):
u1=s1.lower()
u2=s2.lower()
if u1return -1
if u1>u2:
return 1
return
0print sorted(['
bob', '
about
', '
zoo', '
credit
'], cmp_ignore_case)

返回函式：

def
f():
print
'call f()...'#
定義函式g:
defg():
print
'call g()...'#
返回函式g:
return g

>>> x = f()   #
呼叫f()
call f()...
>>> x #
變數x是f()返回的函式：
>>> x() #
x指向函式，因此可以呼叫
call g()... #
呼叫x()就是執行g()函式定義的**

例子：

#
請編寫乙個函式calc_prod(lst)，它接收乙個list，返回乙個函式，返回函式可以計算引數的乘積。
defcalc_prod(lst):
deffunc():
sum=1
for x in
lst:
sum = sum *x
print sum,'\n'
return
sum 
return
func
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()

閉包：像這種內層函式引用了外層函式的變數（引數也算變數），然後返回內層函式的情況，稱為閉包（closure）。

返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數，這樣會導致引用返回函式時結果發生改變。

def
count():
fs =
for i in range(1, 4):
deff(j):
defg():
return j*j
return
g r =f(i)
return
fsf1, f2, f3 =count()
print f1(), f2(), f3()

匿名函式：關鍵字lambda 表示匿名函式，冒號前面的 x 表示函式引數。只能有乙個表示式，不寫return，返回值就是該表示式的結果。

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

裝飾器：利用高階函式返回函式

定義裝飾器

def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn

呼叫裝飾器

@log
deffactorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

執行結果

call factorial()...
3628800

帶引數的裝飾器

def
log(prefix):
deflog_decorator(f):
print
'[%s] %s()...
' % (prefix, f.__name__
) 
return f(*args, **kw)
return
return
log_decorator
@log(
'debug')
deftest():
pass
print test()

decorator返回的新函式函式名已經不是原函式名，而是decorator內部定義的函式名。這對於那些依賴函式名的**就會失效。因此需要用到python內部的functools來複製原函式資訊到包裝之後的函式。

import
time, functools
defperformance(unit):
deffunc(f):
@functools.wraps(f)
t1=time.time()
n=f(*args,**kw)
t2=time.time()
t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms'
else (t2 -t1)
print
'call %s() in %f %s
' % (f.__name__
, t, unit)
return
r 
return
return
func
@performance('ms
')deffactorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial.__name__

偏函式：functools.partial就是幫助我們建立乙個偏函式的，functools.partial可以把乙個引數多的函式變成乙個引數少的新函式，少的引數需要在建立時指定預設值，這樣，新函式呼叫的難度就降低了。

import
functools
sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda
s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
print sorted_ignore_case(['
bob', '
about
', '
zoo', '
credit
'])

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