python:函數的高級特性
很多語言中，都允許把函數本身做為參數，傳遞給其它參數：即所謂的高階函數。python中也有類似特性：
一、map/reduce、filter、sorted
hadoop裏的map-reduce思想在python裏已經變成內置函數了。map是將某個函數逐一作用於列表中的每個元素。reduce則先從列表中取頭2個元素，傳到指定函數，然後將計算結果與余下元素依次重復，直到List處理完。 1.1 map示例：(將List中的所有元素*10)def fn_map(x):
print("fn_map->", x)
return 10 * x
L = [3, 4, 6, 8]
print(list(map(fn_map, L)))
print("\n")
輸出：
fn_map-> 3 fn_map-> 4 fn_map-> 6 fn_map-> 8 [30, 40, 60, 80]
結合map，我們再把reduce函數加上（最終效果:將所有元素*10再平方，最終得出 “平方和”的"平方根")
def fn_sqrt(x, y):
print("fn_sqrt->", x, ",", y)
return math.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
def fn_map(x):
print("fn_map->", x)
return 10 * x
L = [3, 4, 6, 8]
result = reduce(fn_sqrt, map(fn_map, L))
print(result)
print("\n")
print(math.sqrt((3 * 10) ** 2 + (4 * 10) ** 2 + (6 * 10) ** 2 + (8 * 10) ** 2))
註：要先import math，上面的代碼輸出如下：
fn_map-> 3 fn_map-> 4 fn_sqrt-> 30 , 40 fn_map-> 6 fn_sqrt-> 50.0 , 60 fn_map-> 8 fn_sqrt-> 78.10249675906654 , 80 111.80339887498948 111.80339887498948
上面這個例子，可能實用性不大，下面給個實用性更強的示例，將每個單詞的首字母大寫，其它字母變小寫。
def normalize(name):
return name[:1].upper() + name[1:].lower()
L1 = [‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘]
print(list(map(normalize, L1)))
輸出：
[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]
1.2 filter
filter跟java8裏的stream的filter是類似的，可以實現對集合中的元素，按某種規則進行篩選。
示例1：找出10以內的偶數
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11))
print(list(result))
# 上面的寫法，等效於下面這個
def even(x):
return x % 2 == 0
print(list(filter(even, range(1, 11))))
輸出：
[2, 4, 6, 8, 10] [2, 4, 6, 8, 10]
示例2：找出200以內的"回數"(即：從左向右，從右向左，都是一樣的數，比如:131, 141)
def is_palindrome1(n):
if n < 10:
return True
s = str(n)
for i in range(0, int(len(s) / 2)):
if s[i] == s[-i - 1]:
return True
return False
def is_palindrome2(n):
s1 = str(n)
s2 = list(reversed(s1))
return list(s1) == s2
print(list(filter(is_palindrome1, range(1, 201))))
print(list(filter(is_palindrome2, range(1, 201))))
輸出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]
1.3 sorted
python內置的排序函數sorted，支持數字/字母/以及復雜對象排序，默認是從小到大排序，對於復雜對象的排序規則可以開發者自定義。參考下面的示例:
origin = [-1, 3, -5, 2, -4, 6]
# 從小到大排序
a = sorted(origin)
print(a)
# 按abs絕對值，從小大到排序
a = sorted(origin, key=abs)
print(a)
# 從大到小排序
a = sorted(origin, reverse=True)
print(a)
origin = ["Xy", "Aa", "Bb", "dd", "cC", "aA", "Zo"]
# 按字母ascii值從小到大排序
print(sorted(origin))
# 將字母轉大寫後的值排序(即：忽略大小寫)
print(sorted(origin, key=str.upper))
# 將字母轉大寫後的值倒排序
print(sorted(origin, key=str.upper, reverse=True))
# 復雜對象排序
origin = [(‘Bob‘, 75), (‘Adam‘, 92), (‘Bart‘, 66), (‘Lisa‘, 88)]
def by_name(t):
return t[0]
# 按人名排序
print(sorted(origin, key=by_name))
def by_score(t):
return t[1]
# 按得分倒排
print(sorted(origin, key=by_score, reverse=True))
輸出：
[-5, -4, -1, 2, 3, 6] [-1, 2, 3, -4, -5, 6] [6, 3, 2, -1, -4, -5] [‘Aa‘, ‘Bb‘, ‘Xy‘, ‘Zo‘, ‘aA‘, ‘cC‘, ‘dd‘] [‘Aa‘, ‘aA‘, ‘Bb‘, ‘cC‘, ‘dd‘, ‘Xy‘, ‘Zo‘] [‘Zo‘, ‘Xy‘, ‘dd‘, ‘cC‘, ‘Bb‘, ‘Aa‘, ‘aA‘] [(‘Adam‘, 92), (‘Bart‘, 66), (‘Bob‘, 75), (‘Lisa‘, 88)] [(‘Adam‘, 92), (‘Lisa‘, 88), (‘Bob‘, 75), (‘Bart‘, 66)]
二、延遲計算/閉包
python的函數定義可以嵌套（即:函數內部再定義函數），利用這個特性很容易實現延遲計算:
import time
def export1(month):
print("export1 month:", month, " doing...")
time.sleep(5)
print("export1 done!")
def export2(month):
def do():
print("export2 month:", month, " doing...")
time.sleep(5)
print("export2 done!")
return do
export1(10)
print("----------------")
r2 = export2(10)
print(r2)
r2()
這裏我們模擬一個耗時的導出功能（假設:要求傳入月份，然後導出該月的報表數據)，export1為常規版本，調用export1就會馬上執行。而export2則是返回一個內部函數do()，調用export2後，返回的是一個Function，並沒有實際執行（可以理解為: 返回的是業務處理算法，而非處理結果），真正需要結果的時候，再來調用"返回函數"。
上面的代碼輸出如下：
export1 month: 10 doing... export1 done! ---------------- <function export2.<locals>.do at 0x107a24a60> export2 month: 10 doing... export2 done!
閉包
很多語言都支持閉包特性，python中當然少不了這個，參考下面的示例：
def my_sqrt1(n):
r = []
def do():
for i in range(1, n + 1):
r.append(i ** 2)
return r
return do
a = my_sqrt1(4)
print(type(a))
b = a()
print(type(b))
print(b)
輸出：
<class ‘function‘> <class ‘list‘> [1, 4, 9, 16]
閉包有一個經典的坑：不要在閉包函數中使用“值會發生變化的變量"(比如：for循環中的變量)。原因是：python中的閉包本質上是是"內部函數"延時計算，如果有循環變量，循環過程中閉包函數並不會執行，等循環結束了，閉包中引用的循環變量其實是循環結束後最終的值。說起來有點繞口，看下面的示例：
def my_sqrt2(n):
r = []
for i in range(1, n + 1):
def do():
r.append(i ** 2)
return r
return do
a = my_sqrt2(4)
print(type(a))
b = a()
print(type(b))
print(b)
輸出：
<class ‘function‘> <class ‘list‘> [16]
解釋一下：調用a = my_sqrt2(4)時，my_sqrt2(4)馬上執行完了，這時候裏面的fox循環執行完了，最後i的值停在4，然後這個值被封閉在do函數裏，並沒有馬上執行。然後再調用a()時，這時候才真正調用do()函數，此時i值=4，所以最終r[]列表裏，就只追回了一個值4*4=16
如果非要使用循環變量，只能想招兒把這個循環變量，也封閉到一個內部函數裏，然後再使用，比如下面這樣：
def my_sqrt3(n):
def f(j):
def g():
return j ** 2
return g
r = []
for i in range(1, n + 1):
r.append(f(i))
return r
a = my_sqrt3(4)
print(type(a))
for x in a:
print(x())
這個例子仔細研究下蠻有意思的，r.append(f(i))，列表裏追加的並非計算結果，而是f(j)裏返回的函數g，所以a = my_sqrt3(4)這裏，a得到的是一個function組成的list，然後list裏的每個g函數實例，都封閉了當次循環的變量i，因為閉包的緣故，i值已經被封印在g內部，不管外部的for循環如何變量，都不會影響函數g。
輸出如下：
<class ‘list‘> 1 4 9 16
最後再來看一個廖老師教程上的閉包作業題，用閉包的寫法寫一個計數器：
def create_counter1():
r = [0]
def counter():
r[0] += 1
return r[0]
return counter
count = create_counter1();
print([count(), count(), count()])
輸出：
[1, 2, 3]
對於有潔癖的程序員，可能會覺得要額外設置一個只保存1個元素的list，有點浪費。可以換種寫法：
def create_counter2():
n = 0
def counter():
nonlocal n
n += 1
return n
return counter
count = create_counter2();
print([count(), count(), count()])
輸出：
[1, 2, 3]
註意這裏有一個關鍵字nonlocal，號稱是python3新引入的關鍵字，為的是讓閉包的內部函數裏面，能讀寫內部函數外的變量。（但是在第1種寫法中，r=[0]不也是定義在外部麽？區別就是list是復雜的變量類型，而第2種寫法中n是簡單類型的變量，做為python初學者，不是很理解這個哲學思想^_~)
參考文檔：
1、廖雪峰的python教程：函數式編程
python:函數的高級特性