一.匿名函数

1.定义:定义函数的时候不需要定义函数名

2.具体例子:

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#普通函数

def add(x,y):
 
    return x + y

#匿名函数

lambda x,y: x + y

调用匿名函数:

f = lambda x,y: x + y    #赋值后可以调用
 
print(f(1,2)

lambda中(也就是:后面)只能进行简单的表达式操作,不能进行赋值操作。

二. 三元表达式

格式为:条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假时返回的结果

x = 2
 
y = 1
 
r = x if x > y else y
 
print(r)
 
#2

三元表达式在lambda中运用比较多。

三.map类

1.定义:map(函数,序列),把序列中所有值依次传到函数中并依次接受返回结果组成一个list。

              其实是一个函数的映射。

2.求平方:

list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 
 
def square(x):
 
    return x * x
 
 
r = map(square,list_x)
 
print(list(r))
 
#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

四.map与lambda

将map和lambda函数结合:

 1

list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 
r = map(lambda x: x * x,list_x)
 
print(list(r)

2 接受多个参数:

list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 
list_y = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 
r = map(lambda x,y: x * x + y,list_x,list_y)
 
print(list(r))

注意:若个数不相等,不会报错,但只能计算到最少的那位

五.reduce

1.

Python3(十) 函数式编程: 匿名函数、高阶函数、装饰器 Python 第1张

 2. reduce运算的规则:做连续的计算,连续的调用lambda表达式。

   reduce下的函数一定要有两个参数。

3.例子:

from functools import reduce
 
list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
 
r = reduce(lambda x,y:x + y,list_x)
 
print(r)
 
#36

运算过程:初始取前两位,之后将计算结果作为x传进去继续顺序取:

((((((1 + 2)+3) + 4)+ 5)+6)+7)+8

 

4.注意点:

  • 继续做什么操作是lambda确定的,不仅只能够相加。
  • 最后一位可以设定初始值,在第一次计算中就进行计算了:

         eg:r = reduce(lambda x,y:x + y,list_x,10)

 

六. filter

1.filter可以过滤掉不符合规则的数据。

 Python3(十) 函数式编程: 匿名函数、高阶函数、装饰器 Python 第2张

2.例子:

 剔除数据为0的元素:

list_x = [1,0,0,1,0,1,1,0,1]
 
r = filter(lambda x: True if x == 1 else False,list_x)
 
print(list(r))
 
#[1, 1, 1, 1, 1]

简化为:

list_x = [1,0,0,1,0,1,1,0,1]
 
r = filter(lambda x: x ,list_x)
 
print(list(r))
 
#[1, 1, 1, 1, 1]

filter返回值的要是真和假才能完成过滤

 

七.命令式编程vs函数式编程

  命令式编程涉及到 def  if else for

  函数式编程涉及到 map reduce filter lambda(算子)

八. 装饰器 一

import time
 
def f1():
 
    print(time.time())
 
    print('This is a function')
 
 
 
f1()
 
#1532404967.3804688    #Unix时间戳
 
 This is a function

如果很多的函数都要获取时间的功能:

import time
 
def f1():
 
    print('This is a function')
 
 
def f2():
 
    print('This is a function')
 
 
def print_current_time(func):
 
    print(time.time())
 
    func()

 
print_current_time(f1)
 
print_current_time(f2)

这种需求变更方案的缺点:打印时间的需求是属于每个函数本身的,并不是新增加的,并没有体现函数本身的特性。

这就是装饰器所要解决的问题。

装饰器 二

编写装饰器:

import time
 
def decorator(func):
 
    def wrapper():
 
        print(time.time())
 
        func()
 
    return wrapper

 
def f1():
 
    print('This is a function')
 
f = decorator(f1)    #f得到了return的wrapper
 
f()

装饰器 三

语法塘:

import time
 
 
def decorator(func):
        def wrapper():
 
        print(time.time())
 
        func()
 
    return wrapper
 
 
 
@decorator    #@符号
 
def f1():
 
    print('This is a function')
 
f1()

没有改变调用的逻辑也没有改变函数编码。是装饰器的意义所在。

@decorator相当于对f1()装饰。

装饰器 四

1.带参函数的装饰器:

import time
 
def decorator(func):
 
    def wrapper(func_name):
 
        print(time.time())
 
        func(func_name)
 
    return wrapper
 
 
@decorator
 
def f1(func_name):
 
    print('This is a function named' + func_name)
 

f1('test_func')

2.若多个函数接受不同数量的参数:

import time
 
def decorator(func):
 
    def wrapper(*args):
 
        print(time.time())
 
        func(*args)
 
    return wrapper
 
@decorator
 
def f1(func_name):
 
    print('This is a function named' + func_name)
 
@decorator
 
def f2(func_name1,func_name2):
 
    print('This is a function named'+func_name1 )
    print('This is a function named'+ func_name2)
 
 
 
f1('test_func')
 
f2('test_func1','test_func2')    #可以支持不同参数个数的函数

装饰器 五

1.*args不支持**关键字参数

支持关键字参数:

import time
 
 
 
def decorator(func):
 
    def wrapper(*args,**kw):    #加入**kw,较为完整
 
        print(time.time())
 
        func(*args,**kw)
 
    return wrapper
 
 
 
@decorator
 
def f1(func_name):
 
    print('This is a function named' + func_name)
 
 
 
@decorator
 
def f2(func_name1,func_name2):
 
    print(func_name1 + func_name2)
 
 
 
@decorator
 
def f3(func_name1,func_name2,**kw):
 
    print(func_name1 + func_name2)
 
    print(kw)
 
 
 
f1('test_func')
 
f2('123','234')
 
f3('123','234',a = 1, b = 2,c = '123')
 
 
 
#1532408656.565761
 
#This is a function namedtest_func
 
#1532408656.5667255
 
#123234
 
#1532408656.5677273
 
#123234
 
#{'a': 1, 'b': 2, 'c': '123'}

2.

def decorator(func):

    def wrapper(*args,**kw):    #加入**kw,较为完整

        print(time.time())

        func(*args,**kw)

    return wrapper

func(*args,**kw)这个形式,无论什么方式都可以调用。

装饰器 六

如果想对某个封装单元修改,可以加上装饰器。

不需要破坏代码实现,易于代码复用。

一个函数能够有多个装饰器。

需要验证身份的函数上加上专门的装饰器之类的用途。

 


 

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