python 高阶函数

2017年05月15日 13:45 | 209次浏览 | 分类: Python入门教程

高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数?我们以实际代码为例子,一步一步深入概念。

变量可以指向函数

以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用该函数用以下代码:

>>> abs(-10)
10

但是,如果只写abs呢?

>>> abs
<built-in function abs>

可见,abs(-10)是函数调用,而abs是函数本身。

要获得函数调用结果,我们可以把结果赋值给变量:

>>> x = abs(-10)
>>> x
10

但是,如果把函数本身赋值给变量呢?

>>> f = abs
>>> f
<built-in function abs>

结论:函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。

如果一个变量指向了一个函数,那么,可否通过该变量来调用这个函数?用代码验证一下:

>>> f = abs
>>> f(-10)
10

成功!说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。

函数名也是变量

那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量!对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数!

如果把abs指向其他对象,会有什么情况发生?

>>> abs = 10
>>> abs(-10)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable

abs指向10后,就无法通过abs(-10)调用该函数了!因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10

当然实际代码绝对不能这么写,这里是为了说明函数名也是变量。要恢复abs函数,请重启Python交互环境。

注:由于abs函数实际上是定义在__builtin__模块中的,所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效,要用__builtin__.abs = 10

传入函数

既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

一个最简单的高阶函数:

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

当我们调用add(-5, 6, abs)时,参数xyf分别接收-56abs,根据函数定义,我们可以推导计算过程为:

x = -5
y = 6
f = abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
return 11

用代码验证一下:

>>> add(-5, 6, abs)
11

编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数。

小结

把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

Python内建了map()reduce()函数。

如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。

我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:


现在,我们用Python代码实现:

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个IteratorIterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算出结果:

L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print(L)

的确可以,但是,从上面的循环代码,能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗?

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

只需要一行代码。

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579reduce就可以派上用场:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

整理成一个str2int的函数就是:

from functools import reduce

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成:

from functools import reduce

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

也就是说,假设Python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码!

lambda函数的用法在后面介绍。

练习

利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字。输入:['adam', 'LISA', 'barT'],输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']

参考代码

do_map.py

do_reduce.py

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

用filter求素数

计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来非常简单:

首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个序列:

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取序列的第一个数2,它一定是素数,然后用2把序列的2的倍数筛掉:

3, ~~4~~, 5, ~~6~~, 7, ~~8~~, 9, ~~10~~, 11, ~~12~~, 13, ~~14~~, 15, ~~16~~, 17, ~~18~~, 19, ~~20~~, ...

取新序列的第一个数3,它一定是素数,然后用3把序列的3的倍数筛掉:

5, ~~6~~, 7, ~~8~~, ~~9~~, ~~10~~, 11, ~~12~~, 13, ~~14~~, ~~15~~, ~~16~~, 17, ~~18~~, 19, ~~20~~, ...

取新序列的第一个数5,然后用5把序列的5的倍数筛掉:

7, ~~8~~, ~~9~~, ~~10~~, 11, ~~12~~, 13, ~~14~~, ~~15~~, ~~16~~, 17, ~~18~~, 19, ~~20~~, ...

不断筛下去,就可以得到所有的素数。

用Python来实现这个算法,可以先构造一个从3开始的奇数序列:

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n

注意这是一个生成器,并且是一个无限序列。

然后定义一个筛选函数:

def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0

最后,定义一个生成器,不断返回下一个素数:

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() # 初始序列
    while True:
        n = next(it) # 返回序列的第一个数
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列

这个生成器先返回第一个素数2,然后,利用filter()不断产生筛选后的新的序列。

由于primes()也是一个无限序列,所以调用时需要设置一个退出循环的条件:

# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
    if n < 1000:
        print(n)
    else:
        break

注意到Iterator是惰性计算的序列,所以我们可以用Python表示“全体自然数”,“全体素数”这样的序列,而代码非常简洁。

小结

filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算,所以只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。

参考源码

do_filter.py

prime_numbers.py

排序算法

排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定,对于两个元素xy,如果认为x  y,则返回1,这样,排序算法就不用关心具体的比较过程,而是根据比较结果直接排序。

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:

list = [36, 5, -12, 9, -21]

keys = [36, 5,  12, 9,  21]

然后sorted()函数按照keys进行排序,并按照对应关系返回list相应的元素:

keys排序结果 => [5, 9,  12,  21, 36]
                |  |    |    |   |
最终结果     => [5, 9, -12, -21, 36]

我们再看一个字符串排序的例子:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。

现在,我们提出排序应该忽略大小写,按照字母序排序。要实现这个算法,不必对现有代码大加改动,只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串,实际上就是先把字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。

这样,我们给sorted传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

从上述例子可以看出,高阶函数的抽象能力是非常强大的,而且,核心代码可以保持得非常简洁。

小结

sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。

练习

假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩:

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]

请用sorted()对上述列表分别按名字排序:

# -*- coding: utf-8 -*-

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]

def by_name(t):




L2 = sorted(L, key=by_name)
print(L2)


 Run

再按成绩从高到低排序:



# -*- coding: utf-8 -*-

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]




print(L2)

 Run

参考源码

do_sorted.py



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