log模块资料
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
- 春函数式编程语言：LiSP，Haskell
- 纯函数式编程知识借鉴函数式编程的一些特点，可以理解成一半函数一半python
- 需要讲述
- 高阶函数
- 返回函数
- 匿名函数
- 装饰器
- 偏函数
###lambda表达式
-
函数：最大程度的复用代码
- 存在问题：如果函数很小，很短，反而造成麻烦
-
lambda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
#小函数的例子,反而显得麻烦
def printA():
print("aaa")
printA()
aaa
#lambda 表达式的用法
#1，以lambda开头，
#2，紧跟一定参数
#3，参数后用冒号和表达式主体隔开
#4，只是一个表达式，所以，没有return
#计算一个数字的100倍
stm = lambda x:100*x
print(stm(3))
300
stm2 = lambda x,y,z:x+y+z
stm2(1,2,3)
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高阶函数
- 把函数作为参数使用的函数，叫高阶函数
#函数名称就是一个变量
def fun():
print("aa")
fun
<function __main__.fun()>
#函数名称就是一个变量
def fun():
print("aa")
fun1 = fun
fun1
#结论：1，函数名称是变量；2，fun1和fun只是名称不一样而已
#3，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
<function __main__.fun()>
# 高阶函数举例
#funA是普通函数，返回一个传入数字的100倍数字
def funA( n ):
return n*100
def funB(n):
return funA(n)*2
print(funB(2))
def funC(n, f):
return f(n)* 2
print(funC(2,funA))
#比较funC和funB,显然funC比funB要好
400
400
系统高阶函数- map
- 原意就是映射，就是把集合或者列表的元素，每一个元素都按照一定的规则进行操作，生成一个新的列表或者集合
- map函数就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，想对列表里的每一个元素乘以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)
#第二种方法，利用map函数实现
def mulTen(n):
return n*10
l3 = map(mulTen, l1)
print(type(l3))
print(l3)
# 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)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
<class 'map'>
<map object at 0x000002B06D0A01D0>
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为一个结果
- 对于函数参数要求：
- 必须有两个参数，必须返回结果
- reduce([1,2,3,4,5,6]) == f(f(f(f(f(f(1,2),3)4),5）,6)
- 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 add(x,y):
return x+y
#对于列表【1,2,3,4,5,6】执行add的reduce操作
a = reduce(add, [1,2,3,4,5,6]) #将前两个参数相加，然后和第三个相加，一直类推，可以得到
print(a)
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