The core values of Chinese socialism

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• 日志处理

Python语言的高级特性

函数式编程

• 基于lambda演算的一种编程方式
  • 程序中只有函数
  • 函数可以作为参数，同样可以作为返回值
  • 纯函数式编程语言：LISP，Haskell
• Python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点，可以理解成一半函数式编程一半Python
• 高阶函数
• 返回函数
• 匿名函数
• 装饰器
• 偏函数

lambda表达式

• 函数：最大程度复用代码
  • 存在问题：如果函数很小、很短，则会造成啰嗦
• lambd表达式(匿名函数)
  • 一个表达式，函数体相对简单
  • 不是一个代码块，仅仅是一个表达式
  • 可以有参数，有多个参数也可以，用逗号隔开

# “小”函数举例
def printA():
    print("AAAAAAAA")
    
printA()

AAAAAAAA

# lambda表达式特点
# 1.以lambda开头
# 2.紧跟一定的参数(如果有的话)
# 3.参数后用冒号和表达式主题隔开
# 4.只是一个表达式，所以， 没有return

#计算一个数字的100倍数
stm = lambda x: 100*x
stm2 = lambda a, b, c: c*100+b*10+a
# 使用上跟函数调用一模一样
print(stm(77))
print(stm2(6,7,7))

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高阶函数

• 把函数作为参数使用的函数

# 变量可以赋值
a = 100
b = a

# 函数名称就是一个变量
def funA():
    print("In funA")
    
funB = funA
funB()

# 以上代码得出结论：
# 函数名称是变量
# funB 和 funA只是名称不一样而已
# 既然函数名称是变量，则应该可以被当做参数传入另一个函数

In funA

# 高阶函数举例
# funA是普通函数，返回一个传入数字的100倍的数字
def funA(n):
    return n*100

# 再写一个函数，把传入的参数乘以300倍，利用高阶函数
def funB(n):
    return funA(n)*3

print(funB(9))

# 写一个高阶函数
def funC(n,f):
    # 假定函数是把n扩大100倍
    return f(n)*3

print(funC(9, funA))
    

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系统高阶函数-map

• 原意就是映射，即把集合或者列表的元素，每一个元素都按照一定规则进行操作，生成一个新的列表或者集合
• map函数是系统提供的具有映射功能的函数，返回值是一个迭代对象

# map举例
# 有一个列表，想对列表中的每一个元素乘以10，并得到新的列表
l1 = [i for i in range(10)]
print(l1)
l2 = []
for i in l1:
    l2.append(i*10)
print(l2)

# 利用map实现
def mulTen(n):
    return n*10
l3 = map(mulTen, l1)
# map类型是一个可迭代的结构，所以可以使用for遍历
for i in l3:
    print(i)

# 以下得到的列表生成式为空，why???
l4 = [i for i in l3]
print(l4)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
[]

reduce

• 原意是归并，缩减
• 把一个可迭代对象最后归并成一个结果
• 对于作为参数的函数要求：必须有两个参数，必须有返回结果
• reduce(1, 2, 3, 4, 5) = f(f(f(f(1, 2), 3), 4), 5)
• reduce 需要导入functools包

from functools import reduce
# 定义一个操作函数
# 加入操作函数只是相加
def myAdd(x, y):
    return x+y

# 对于列表[1, 2, 3, 4, 5, 6]执行myAdd的reduce操作
rst = reduce(myAdd, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(rst)

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