#============================函数式编程(FunctionalProgramming)============================
#============================匿名函数============================
# lambda表达式的用法
# 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，例:
stm = lambda x: 100 * x
stm(100)
#============================高阶函数============================
# 把函数作为参数使用的函数，叫高阶函数,例:
def funA(n):
return n * 100
def funB(n, f): #高阶函数，把n扩大300倍
return f(n) * 3
print(funB(7,funA))
### map
# 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
def mulTen(n):
return n*10
l3 = map(mulTen, l1) #返回map类型
### reduce
# 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： 必须由两个参数，必须由返回结果
# 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
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] )
### filter
#过滤函数： 对一组数据进行过滤，符合条件的数据会生成一个新的列表并返回
#跟map相比较：
#相同：都对列表的每一个元素逐一进行操作
#不同：
#map会生成一个跟原来数据想对应的新队列
#filter不一定，只要符合条件的才会进入新的数据集合
#filter函数利用给定函数进行判断,返回值一定是个布尔值
#调用格式： filter(f, data), f是过滤函数， data是数据
# 需要定义过滤函数
# 过滤函数要求有输入，返回布尔值
# 例：对于一个列表，对其进行过滤，偶数组成一个新列表
def isEven(a):
return a % 2 == 0
l = [3,4,56,3,2,3,4556,67,4,4,3,23455,43]
rst = filter(isEven, l)
print([i for i in rst]) # 返回的filter内容是一个可迭代对象
###sort
#把一个序列按照给定算法进行排序
#key: 在排序钱对每一个元素进行key函数运算，可以理解成按照key函数定义的逻辑进行排序
a = [-13,23,234,553,5,44,3,2,-5,-444]
al = sorted(a, key=abs, reverse=True)
#============================返回函数============================
#函数可以返回具体的值，也可以返回一个函数作为结果
#例：
# 1 myF1定义函数，返回内部定义的函数myF2
# 2. myF2使用了外部变量，这个变量是myF1的参数
def myF1( *args):
def myF2():
pass
return myF2
f1 = myF1(1,2,3,4,5 )
f1() #调用
#闭包（closure)
#当一个函数在内部定义函数，并且内部的函数应用外部函数的参数或者局部变量，
#当内部函数被当做返回值的时候，相关参数和变量保存在返回的函数中，这种结果，叫闭包
#闭包会出现的问题：
# 闭包常见坑
def count():
# 定义列表，列表里存放的是定义的函数
fs = []
for i in range(1,4):
# 定义了一个函数f
# f是一个闭包结构
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1()) #9
print(f2()) #9
print(f3()) #9
#造成上述状况的原因是,返回函数引用了变量i， i并非立即执行，而是等到三个函数都返回的时候才统一使用，此时i已经变成了3，最终调用的时候，都返回的是 3*3
#此问题描述成：返回闭包时，返回函数不能引用任何循环变量
#解决方案： 再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量的当前值，无论该循环变量以后如何改变，已经绑定的函数参数值不再改变
# 修改上述函数
def count2():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
f1,f2,f3 = count2()
print(f1()) #1
print(f2()) #4
print(f3()) #9
#============================装饰器============================
#装饰器(Decrator)
#在不改动函数代码的基础上无限制扩展函数功能的一种机制，本质上讲，装饰器是一个返回函数的高阶函数
#装饰器的使用： 使用@语法， 即在每次要扩展到函数定义前使用@+函数名
# 对hello函数进行功能扩展，每次执行hello万打印当前时间，例：
import time
# 高阶函数，以函数作为参数
def printTime(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Time: ", time.ctime())
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
# 装饰器，使用的时候需要用到@， 此符号是python的语法糖
# 使用装饰器：
@printTime #使用装饰器
def hello():
print("Hello world")
hello()
#hello = printTime(hello) #使用手工执行
#============================偏函数============================
# 偏函数
# 参数固定的函数，相当于一个由特定参数的函数体
# functools.partial的作用是，把一个函数某些函数固定，返回一个新函数
import functools
int16 = functools.partial(int, base=16)
#效果相当于：
#def int16(x, base=16):
# return int(x, base)