高阶函数 - 简书

高阶函数

1.高阶函数

1.1高阶的理解
在学习前错误认为函数的嵌套没有必要，正常调用函数就可以了。通过学习就知道以前的想法多么可笑，这是没有系统学习，没参加过大型项目导致的。这节课主要讲的就是嵌套函数的作用。
1.2高阶函数的条件
下面两个条件满足一条就是高阶函数。
- 传入参数是函数对象
- 返回值是函数对象

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def f(fn,lst):
    '''
    按照函数功能来筛选数字序列
    :param fn: 功能函数，作为筛选条件
    :param lst: 需要筛选的序列
    :return: 筛选后的新序列
    '''
    result = []
    for i in lst:
        if fn(i):
            result.append(i)
    return result

def fn1(n):
    return n%2==0

def fn2(n):
    return n%3==0

def fn3(n):
    return n > 5

print(f(fn1,lst))
print(f(fn2,lst))
print(f(fn3,lst))
'''
输出结果为：
[2, 4, 6, 8]
[3, 6, 9]
[6, 7, 8, 9]
'''

1.3无名函数lamdba
所有简单的函数可以用关键字lamdba建立一个临时函数来处理
- 语法lamdba 参数:返回值表达式
- 使用条件：必须是一个表达式就能表达返回值的简单函数，只调用一次不需要在其他地方使用的函数。

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def fn1(n):
    return n%2==0
print(list(filter(fn1,lst)))#filter()函数就是我们前面写的筛选序列的函数。结果为[2, 4, 6, 8]
result = list(filter(lambda x:x%2==0,lst))
print(result)#结果同样为[2, 4, 6, 8]
f = lambda x:x%2 != 0
print (f,type(f))#<function <lambda> at 0x0066DA48> <class 'function'>
#变量f是个函数，名字部分由lambda代替，也就说无名。

2.闭包

2.1闭包的条件
- 返回值是一个函数(这个函数作用域记作第二层)
- 第一层函数中定义一个变量，这个变量要被第二层函数使用
2.2闭包的作用
闭包主要在联合开发中使用，为了减少因为命名重复的问题引入。一般优秀的程序员会把自己的程序都写成类或者函数，在全局域中只调用这些函数或实例化这些类，这也是为了避免出现因为重命名而引发冲突。

def fn():
    i = 10
    def fn1():
        return i//5
    return fn1
print(fn()())#结果为2
print(i)#NameError: name 'i' is not defined
#这个fn()函数就是个闭包

3.装饰器

3.1 装饰器的引入
需要为已经写好的函数增加功能，可以通过修改函数代码来实现，但是这样会带来以下三个问题。
- 如果函数比较多，改起来很麻烦。
- 不方便后期的维护
- 违反了开闭原则（ocp）。程序的设计，要求开发对程序的扩展，要关闭对程序的修改。我理解就是扩展不能通过修改代码的方式，这样就不会让原函数产生新的bug，可以避免修改好的bug反复出现的情况。
3.2 装饰器的使用
装饰器就是能够扩展原函数功能的高阶函数。这样既可以处理大量函数，也方便后期维护，同时遵循了开闭原则。

def decorator(old):
    def new_fn(*args,**kwargs):
        print('我在运行中')
        r = old(*args,**kwargs)
        return r
    return new_fn

@decorator
def add(a,b):
    return a+b

@decorator
def mul(a,b):
    return a*b
@decorator
def fn():
    print('我爱学习python！！！')

fn()
print(add(1,101))
print(mul(6,7))
'''
运行结果为：
我在运行中
我爱学习python！！！
我在运行中
102
我在运行中
42
'''

最后编辑于：2020.07.28 05:40:46