函数的说明
# 函数式编程
# - 在Python中，函数是一等对象
# - 一等对象一般都会具有如下特点：
# ① 对象是在运行时创建的
# ② 能赋值给变量或作为数据结构中的元素
# ③ 能作为参数传递
# ④ 能作为返回值返回
# - 高阶函数
# - 高阶函数至少要符合以下两个特点中的一个
# ① 接收一个或多个函数作为参数
# ② 将函数作为返回值返回
# 当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数
将函数作为参数的高阶函数
# 定义一个函数，用来检查一个任意数的数字是否是偶数
def fn2(i):
return i % 2 == 0
# 定义一个函数，用来检查指定的一个任意的数字是否大于5
def fn3(i):
return i > 5
# 定义一个函数，根据传入的指定功能的函数，将指定列表中满足函数要求的数字，保存到一个新列表中返回
def fn(func, list):
'''
根据传入的指定功能的函数，将指定列表中满足函数要求的数字，保存到一个新列表中返回
:param func:
:param list:
:return: new_list
'''
# 创建一个新列表
new_list = []
for i in list:
if func(i):
new_list.append(i)
return new_list
# 调用函数
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9]
# 打印返回结果,根据传入不同的函数作为参数，来实现不同的功能。
print(fn(fn2, lst))
print(fn(fn3, lst))
匿名函数
filter()函数
filter()函数可以把函数作为其参数，其也是一个内置的高阶函数。
# filter()
# filter()可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
# 参数:
# 1.函数,根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
# 2.需要过滤的序列（可迭代的结构）
# 返回值:
# 过滤后的新序列(可迭代的结构)
# 判断一个数是否为奇数
代码演示：
# 判断一个数是否为奇数
def fn4(i):
return i % 2 != 0
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9]
print(filter(fn4, lst)) # 打印的是filter对象
print(list(filter(fn4, lst))) # 需要再转为list，才能打印出具体值
引入lambda函数
# 上面的fn4是作为参数传递进filter()函数中
# 而fn4实际上只有一个作用，就是作为filter()的参数
# filter()调用完毕以后,就是作为filter()的参数
# 匿名函数 lambda 函数表达式 (语法糖)
# lambda函数表达式专门用来创建一些简单的函数,他是函数创建的又一种方式
# 语法: lambda 参数列表 : 返回值
# 匿名函数一般都是作为参数使用，其他地方一般不会使用,匿名函数都是比较简单的代码，过于复杂的业务逻辑不能使用匿名函数
def fn5(a, b):
return a + b
# 使用lambda表达式函数，实现fn5函数的相同功能
# r = (lambda a,b:a+b)(10,20) #一般不这样使用
# print("r=", r)
# 也可以将匿名函数赋值给一个变量，一般不会这么做
# fn6 = lambda a, b: a + b
# print(fn6(10, 20))
# 一般这样用，使用lambda匿名函数实现上述fn4函数的功能
r = filter(lambda i: i % 2 != 0, lst)
print("r=", list(r))
map()函数
# map()函数可以对可迭代对象中的所有元素做指定的操作，然后将其添加到一个新的对象中返回
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
r = map(lambda i: i ** 2, l)
print(r) # <map object at 0x00000174220FB250>
print(list(r)) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
sort()函数
# 该方法用来对列表中的元素进行排序
# sort()方法默认是直接比较列表中的元素的大小
# 在sort()中可以接收一个关键字参数，key
# key需要一个函数作为参数，当设置了函数作为参数
# 每次都会以列表中的一个元素作为参数来调用函数，并且使用函数的返回值来比较元素的大小
l = ['bb', 'aaaa', 'c', 'dddddddd', 'kkkkkkk']
l.sort() # 默认是升序
l.sort(reverse=True) # 通过位置参数，指定reverse为True实现倒序排序
print(l)
l.sort(key=len) # 根据元素的长度进行排序
print(l)
l = [2, 5, '1', 3, '6', '4']
# l.sort() # 因l列表中既有数值又有字符串，彼此之间不能进行比较，会报错
# l.sort(key=int) # 将l中的元素都用int函数转化后再进行比较,注意并改变原列表中的数据类型
l.sort(key=str) # 将l中的元素都用str函数转化后再进行比较,注意并改变原列表中的数据类型
print(l)
sorted()函数
# 这个函数和sort()的用法基本一致，但是sorted()可以对任意的序列进行排序
# 并且使用sorted()排序不会影响原来的对象，而是返回一个新对象
l = [2, 5, '1', 3, '6', '4']
print('排序前:',l)
print(sorted(l,key=int))
print('排序后:',l)
上面介绍的filter、map、sort、sorted 都属于Python内置的高阶函数
将函数作为返回值的高阶函数
# 将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数
# 这种高阶函数我们也称为叫做闭包，通过闭包可以创建一些只有当前函数访问的变量
# 可以将一些私有的数据藏到闭包中
def fn():
a = 10
# 函数内部再定义一个函数
def inner():
print('我是fn2', a)
# 将内部函数 inner作为返回值返回
return inner
# r是一个函数，是调用fn()后返回的函数
# 这个函数是在fn()内部定义，并不是全局函数
# 所以这个函数总是能访问到fn()函数内的变量
r = fn()
r()
闭包
# 形成闭包的要件
# ① 函数嵌套
# ② 将内部函数作为返回值返回
# ③ 内部函数必须要使用到外部函数的变量
# 另外一个求平均值的例子
def make_averager():
# 创建一个列表，用来保存数值
nums = []
# 创建一个函数，用来计算平均值
def averager(n):
# 将n添加到列表中
nums.append(n)
# 求nums中已有元素的平均值
return sum(nums) / len(nums)
return averager # 将内部函数作为返回值返回,每次返回的这个函数都是一个新函数
averager = make_averager()
print(averager(10))
print(averager(20))
nums = [] # 这里的nums和函数内部的nums不是同一个变量，不会影响到内部的nums
print(averager(30))
print(averager(40))