CodeCow/30-Days-Of-Python
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Asabeneh 2024-08-18 02:00:53 +03:00 committed by GitHub
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368
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<h1> 30天Python：第14天 - 高阶函数</h1>
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<sub>作者:
<a href="https://www.linkedin.com/in/asabeneh/" target="_blank">Asabeneh Yetayeh</a><br>
<small>第二版：2021 年 7 月</small>
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- [📘 第 14 天](#-第14天)
- [高阶函数](#高阶函数)
- [函数作为参数](#函数作为参数)
- [函数作为返回值](#函数作为返回值)
- [Python 闭包](#python闭包)
- [Python 装饰器](#python装饰器)
- [创建装饰器](#创建装饰器)
- [将多个装饰器应用于单个函数](#将多个装饰器应用于单个函数)
- [在装饰器函数中接受参数](#在装饰器函数中接受参数)
- [内置高阶函数](#内置高阶函数)
- [Python - Map 函数](#python---map函数)
- [Python - Filter 函数](#python---filter函数)
- [Python - Reduce 函数](#python---reduce函数)
- [💻 练习：第 14 天](#-练习-第14天)
- [练习：简单](#练习-简单)
- [练习：中等](#练习-中等)
- [练习：高级](#练习-高级)
# 📘 第 14 天
## 高阶函数
在 Python 中，函数被视为第一类公民，可以对函数执行以下操作：
- 一个函数可以接收一个或多个函数作为参数
- 一个函数可以作为另一个函数的返回值
- 一个函数可以被修改
- 一个函数可以被赋值给变量
在本节中，我们将讨论：
1. 将函数作为参数传递
2. 将函数作为返回值返回
3. 使用 Python 闭包和装饰器
### 函数作为参数
```py
def sum_numbers(nums): # 普通函数
return sum(nums) # 使用内置函数sum的函数
def higher_order_function(f, lst): # 将函数作为参数
summation = f(lst)
return summation
result = higher_order_function(sum_numbers, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result) # 15
```
### 函数作为返回值
```py
def square(x): # 求平方函数
return x ** 2
def cube(x): # 求立方函数
return x ** 3
def absolute(x): # 求绝对值函数
if x >= 0:
return x
else:
return -(x)
def higher_order_function(type): # 返回一个函数的高阶函数
if type == 'square':
return square
elif type == 'cube':
return cube
elif type == 'absolute':
return absolute
result = higher_order_function('square')
print(result(3)) # 9
result = higher_order_function('cube')
print(result(3)) # 27
result = higher_order_function('absolute')
print(result(-3)) # 3
```
从上述示例中可以看到，高阶函数根据传入的参数来返回不同的函数。
## Python 闭包
Python 允许嵌套函数访问外部封闭函数的作用域。 这称为闭包。 让我们看看闭包在 Python 中的工作原理。在 Python 中，闭包是通过在另一个封装函数内部嵌套函数，然后返回内部函数来创建的。请看下面的例子。
**示例：**
```py
def add_ten():
ten = 10
def add(num):
return num + ten
return add
closure_result = add_ten()
print(closure_result(5)) # 15
print(closure_result(10)) # 20
```
## Python 装饰器
装饰器是一种设计模式，允许用户在不修改对象结构的情况下为其添加新功能。装饰器通常在你想要装饰的函数定义之前调用。
### 创建装饰器
要创建装饰器函数，我们需要一个带有内部包装器函数的外部函数。
**示例：**
```py
# 普通函数
def greeting():
return 'Welcome to Python'
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper
g = uppercase_decorator(greeting)
print(g()) # WELCOME TO PYTHON
# 使用装饰器实现上面的示例
'''这个装饰器函数是一个高阶函数，接收一个函数作为参数'''
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper
@uppercase_decorator
def greeting():
return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # WELCOME TO PYTHON
```
### 将多个装饰器应用于单个函数
```py
'''这些装饰器函数是高阶函数，接收函数作为参数'''
# 第一个装饰器
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper
# 第二个装饰器
def split_string_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
splitted_string = func.split()
return splitted_string
return wrapper
@split_string_decorator
@uppercase_decorator # 在此情况下，装饰器的顺序很重要 - .upper()函数不适用于列表
def greeting():
return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # WELCOME TO PYTHON
```
### 在装饰器函数中接受参数
大多数时候我们需要我们的函数接受参数，所以我们可能需要定义一个接受参数的装饰器。
```py
def decorator_with_parameters(function):
def wrapper_accepting_parameters(para1, para2, para3):
function(para1, para2, para3)
print("I live in {}".format(para3))
return wrapper_accepting_parameters
@decorator_with_parameters
def print_full_name(first_name, last_name, country):
print("I am {} {}. I love to teach.".format(
first_name, last_name, country))
print_full_name("Asabeneh", "Yetayeh",'Finland')
```
## 内置高阶函数
在本部分中，我们将讨论一些内置的高阶函数，如*map()*, *filter*和*reduce*。
Lambda 函数可以作为参数传递，其最佳使用案例是在地图、过滤和减少等功能中。
### Python - Map 函数
map()函数是一个内置函数，接收一个函数和可迭代对象作为参数。
```py
# 语法
map(function, iterable)
```
**示例：1**
```py
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象
def square(x):
return x ** 2
numbers_squared = map(square, numbers)
print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 让我们应用lambda函数
numbers_squared = map(lambda x : x ** 2, numbers)
print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
```
**示例：2**
```py
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] # 可迭代对象
numbers_int = map(int, numbers_str)
print(list(numbers_int)) # [1, 2, 3, 4, 5]
```
**示例：3**
```py
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # 可迭代对象
def change_to_upper(name):
return name.upper()
names_upper_cased = map(change_to_upper, names)
print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']
# 让我们应用lambda函数
names_upper_cased = map(lambda name: name.upper(), names)
print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']
```
map 函数实际上是迭代列表。例如，它将名称更改为大写并返回一个新列表。
### Python - Filter 函数
filter()函数调用指定函数，该函数对指定的可迭代对象（列表）中的每个项目返回布尔值。它过滤出满足过滤条件的项目。
```py
# 语法
filter(function, iterable)
```
**示例：1**
```py
# 让我们只过滤偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象
def is_even(num):
if num % 2 == 0:
return True
return False
even_numbers = filter(is_even, numbers)
print(list(even_numbers)) # [2, 4]
```
**示例：2**
```py
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象
def is_odd(num):
if num % 2 != 0:
return True
return False
odd_numbers = filter(is_odd, numbers)
print(list(odd_numbers)) # [1, 3, 5]
```
```py
# 过滤长名称
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # 可迭代对象
def is_name_long(name):
if len(name) > 7:
return True
return False
long_names = filter(is_name_long, names)
print(list(long_names)) # ['Asabeneh']
```
### Python - Reduce 函数
*reduce()*函数定义在 functools 模块中，我们需要从这个模块中导入它。像 map 和 filter 一样，它接收两个参数，一个函数和一个可迭代对象。然而，它不返回另一个可迭代对象，而是返回一个单一的值。
**示例：1**
```py
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] # 可迭代对象
def add_two_nums(x, y):
return int(x) + int(y)
total = reduce(add_two_nums, numbers_str)
print(total) # 15
```
## 💻 练习：第 14 天
```py
countries = ['Estonia', 'Finland', 'Sweden', 'Denmark', 'Norway', 'Iceland']
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
### 练习：简单
1. 解释 map、filter 和 reduce 的区别。
2. 解释高阶函数、闭包和装饰器的区别。
3. 定义调用函数，见示例。
4. 使用 for 循环打印 countries 列表中的每个国家。
5. 使用 for 循环打印 names 列表中的每个名称。
6. 使用 for 循环打印 numbers 列表中的每个数字。
### 练习：中等
1. 使用 map 将 countries 列表中的每个国家更改为大写，生成一个新列表。
2. 使用 map 将 numbers 列表中的每个数字更改为平方，生成一个新列表。
3. 使用 map 将 names 列表中的每个名称更改为大写，生成一个新列表。
4. 使用 filter 过滤出包含“land”的国家。
5. 使用 filter 过滤出正好六个字符的国家。
6. 使用 filter 过滤出包含六个字母及以上的国家。
7. 使用 filter 过滤出以'E'开头的国家。
8. 链接两个或多个列表迭代器（例如 arr.map(callback).filter(callback).reduce(callback)）。
9. 声明一个函数 get_string_lists，它接收一个列表作为参数并返回一个仅包含字符串项的列表。
10. 使用 reduce 对 numbers 列表中的所有数字求和。
11. 使用 reduce 将所有国家连接起来，生成句子：Estonia, Finland, Sweden, Denmark, Norway, and Iceland are north European countries。
12. 声明一个函数 categorize_countries，返回一个包含某种通用模式的国家列表（可以在本仓库的 countries.js 文件中找到国家列表，例如 'land', 'ia', 'island', 'stan'）。
13. 创建一个返回字典的函数，其中键表示国家名称的首字母，值表示以该字母开头的国家数。
14. 声明一个 get_first_ten_countries 函数 - 它返回数据文件夹中 countries.js 列表中的前十个国家。
15. 声明一个 get_last_ten_countries 函数 - 它返回国家列表中的最后十个国家。
### 练习：高级
1. 使用 countries_data.py (https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python/blob/master/data/countries-data.py) 文件，完成以下任务：
- 按国家名称、首都和人口排序国家
- 按位置排序出前十个最常用语言。
- 排序出前十个人口最多的国家。
🎉 恭喜你！ 🎉
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