python內建的幾個高階函式

python中一切皆可以為物件；而高階函式的含義為其傳入的引數中包含函式物件，接收函式物件為引數的函式為高階函式。python中有幾個內建的高階函式，包括map(),sorted(),filter();早前的python版本中還有內建的reduce（）,現在該函式被放在functools模組中了。

map()函式

在之前的文章中已經詳細講過了，詳情參考https://blog.csdn.net/Always_Go_/article/details/118425093

補充的一點：

對於大部分map()使用的場景，都已經可以用列表推導式簡便的替代，對於多個引數傳入的情形，一般需要轉換為下標的形式：

>>>a=[1,2,3]
>>>b=[10,20,30]
>>>[a[i]+b[i] for i in range(3)]
[11, 22, 33]

sorted()函式

提到sorted()函式必須要和sort()函式區分：

• sorted()函式是內建函式，接收一個可迭代物件，對所有可迭代物件均可按照一定規則進行排序，會返回一個新的可迭代物件。

• sort()函式是List物件的一個方法，直接修改原list，返回None

>>>a=[2,3,1]
>>>b=sorted(a)#返回新物件
>>>b
[1, 2, 3]
>>>a#原物件不改變
[2, 3, 1]
​
>>>a=[2,3,1]
>>>b=a.sort()#返回None
>>>a
[1, 2, 3]#改變原物件
>>>b
​
>>>sort(a)#內建方法只有sorted()
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
NameError: name 'sort' is not defined
 

而sorted()函式本身非常有用，尤其和key結合起來。之所以sorted是高階函式，因為其內部引數可以接收一個函式物件。

>>>a=[1,-2,3,-1,10,-20]
>>>sorted(a)#預設從小排到大
[-20, -2, -1, 1, 3, 10]
>>>sorted(a,reverse=True)#從大排到小
[10, 3, 1, -1, -2, -20]
>>>sorted(a,key=lambda x:x**2)#key傳入一個函式物件，通過每個數的平方來排序
[1, -1, -2, 3, 10, -20]

對於多維列表排序：

>>>a=[[2,3,1],[10,-1,3],[-1,20,2]]
>>>sorted(a,key=lambda x:x[1])#根據每行第2個數進行排序
[[10, -1, 3], [2, 3, 1], [-1, 20, 2]]
 

對於字串排序：

>>>a=['hacca','de','djnhg']
>>>sorted(a,key=lambda x:x[-1])
['hacca', 'de', 'djnhg']

對於自定義的物件排序：

class A:
  def __init__(self,a,b):
    self.a=a
    self.b=b
  def __repr__(self):
    return '%s_%s_%s'%(self.__class__.__name__,self.a,self.b)
>>>x=[A(1,2),A(-1,3),A(-10,1)]
>>>sorted(x,key=lambda x:x.a)
[A_-10_1, A_-1_3, A_1_2]

總之，sorted()函式配合key使用lambda匿名函式非常好用。

filter()函式

filter()顧名思義，為一個過濾函式；接收一個函式和一個可迭代物件，將函式依次作用在該可迭代物件上，其中函式每次必須返回True或者False.最後將返回為True的元素保留下來。

>>>a=[1,2,3,4,5]
>>>def func(x):
>>>  return x%2==0
>>>list(filter(func,a))#a中的2和4傳入函式時返回為True,因此最後只剩下2和4
[2, 4]
​
>>>[x for x in [1,2,3,4,5] if x%2==0]#也可以用列表推到式實現
[2, 4]

舉一個相對比較複雜的例子。如何認定學生是否偏科呢？符合如下其中一條的學生，將被視為偏科：

• 有 2 科成績在 80 分以上，有一科在 60 分以下。

• 有 1 科成績在 90 分以上，另外 2 科成績都在 60 分以下。

• 有 1 科成績在 90 分以上，但三科的平均分在 70 分以下。

scores = [ ("Emma", 89 , 90 , 59),
    ("Edith", 99 , 49 , 59),
    ("Sophia", 99 , 60 , 20),
    ("May", 40 , 94 , 59),
    ("Ashley", 89 , 90 , 59),
    ("Arny", 89 , 90, 69),
    ("Lucy", 79 , 90 , 59 ),
    ("Gloria", 85 , 90 , 59),
    ("Abby", 89 , 91 , 90)]
def handle_filter(a):
  s = sorted(a[1: ]) #對三科成績進行排序
  #有 2 科成績在 80 分以上，並且有 1 科在 60 分以下的
  if s[-2] > 80 and s[0] < 60 :
    return True
  #有 1 科成績在 90 分以上，另外 2 科成績都在 60 分以下
  if s[-1] > 90 and s[1] < 60 :
    return True
  if s[-2] > 80 and sum(s)/len(s) < 60:
    #有 1 科成績在 90 分以上， 且 3 科的平均分在 70 分以下
    return True
  return False
>>>list(filter(handle_filter, scores))
[('Emma', 89, 90, 59), ('Edith', 99, 49, 59), ('May', 40, 94, 59), ('Ashley', 89, 90, 59), ('Gloria', 85, 90, 59)]
​

可以看到，對於這樣規則比較複雜的過濾，用列表推導式會非常較為麻煩且程式碼易讀性會較差了，這個時候用filter還是更為好看的。但都比for迴圈要來得好。

reduce()函式

python3中reduce都已經在functools模組中，語法為：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

reduce函式接受一個function和一串sequence，並返回單一的值，以如下方式計算： 1.初始，function被呼叫，並傳入sequence的前兩個items，計算得到result並返回 2.function繼續被呼叫，並傳入上一步中的result，和sequence種下一個item，計算得到result並返回。一直重複這個操作，直到sequence都被遍歷完，返回最終結果。 注意. 當initial值被指定時，傳入step1中的兩個引數分別是initial值和sequence的第一個items。reduce()最多隻能接受三個引數，func，sequence，initial。

>>>reduce(lambda a,b:a+b,[1,2,3,4,5])#傳入的第一個值為1
15
>>>reduce(lambda a,b:a+b,[1,2,3,4,5],100)#傳入的第一個初始值為100
115

reduce這個功能完全可以用sum來代替了。