Python3入门（五）——函数式编程

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一、高阶函数

　　1.可以通过变量指向函数，达到类似别名的效果：

>>> f = abs
>>> f(-10)
10

　　2.函数的参数可以是函数，也就是函数可以作为一个入参

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

　　以下介绍几个高阶函数

　　map、reduce

　　　　这两个函数就不赘述了。和scala的功能类似，不过用法不一样，它接收两个参数，第一个是函数f，第二个是Iterable。并将计算结果作为新的Iterator返回，惰性的Iterator通过list便可以计算出结果了：

def f(x):
    return x + 1


r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(r))

　　　　reduce入参类似map，但是它的f是接收两个参数，并且需要导包。并将结果作为下一次的输入，表示起来就是：

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

from functools import reduce


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


r = reduce(f, [1, 2, 3, 4, 5])
# 注意这里不需要list包装了，因为返回的不是Iterator
print(r)

　　　　filter

　　和scala的filter也是类似了，返回Ture的留下，其它过滤掉。其他的入参和返回值与map相同

def f(x):
    return x % 2 == 0


r = filter(f, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(r))

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