python 函数式编程：高阶函数，map/reduce

 1 #函数式编程
 2 #函数式编程一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数
 3 #（一）高阶函数
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 5 f=abs
 6 f
 7 print(f(-20))
 8 #结果  20
 9 #函数可以赋值给一个变量，即：变量可以指向函数
10 #那么函数名是什么？函数名其实就是指向函数的变量！
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12 #下面的代码，执行后，abs已经不指向求绝对值函数而是一个整数10了。
13 #后面的abs(-10)将报错，无法执行，必须重启python才可以。
14 #abs=10
15 #abs(-10)
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17 #一个简单的高阶函数
18 #所谓高阶函数，即是可以把函数作为其参数传入。
19 def add(x,y,f):
20     return  f(x)+f(y)
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22 print(add(-5,6,abs))
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24 #演示高阶函数map()/reduce()
25 #map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable,map将传入的函数依次
26 #作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
27 #比如我们有一个函数f(x)=x^2，要把它作用在一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上
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29 def f(x):
30     return  x*x
31 r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
32 #Iterator是个迭代器，即是个惰性序列，需要list()函数让它把整个序列计算出来返回一个list
33 print(list(r))
34 #结果 [1,4,9,16,25,36,49,64,81]
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36 #map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了。
37 #再来一个例子，把list所有数字转为字符串
38 print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8])))
39 #结果  [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘]
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41 #reduce()函数
42 #它的效果就是：
43 #reduce(f,[x1,x2,x3,x4])=f(f(f(x1,x2),x3),x4)
44 from functools import reduce
45 def fn(x,y):
46     return  x*10+y
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48 print(reduce(fn,[1,3,5,7,9]))
49 #结果：13579, 即把序列转成了一个整数
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51 #另一个例子，实现int()函数的功能
52 def str2int(s):
53     def fn(x,y):
54         return x*10+y
55     def char2num(s):
56         return {‘0‘:0,‘1‘:1,‘2‘:2,‘3‘:3,‘4‘:4,
57                 ‘5‘:5,‘6‘:6,‘7‘:7,‘8‘:8,‘9‘:9}[s]
58     return reduce(fn,map(char2num,s))
59 print(str2int(‘784533‘))
60 #结果  784533
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62 #还可以用lambda函数进一步简化成
63 def char2num(s):
64     return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4,
65             ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
66 def str2int(s):
67     return reduce(lambda x,y:x*10+y,map(char2num,s))
68 print(str2int(‘743092‘))
69 #结果  743092