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          • python函數(shù)理解,python中關(guān)于函數(shù)的描述

            如何正確理解Python函數(shù)是第一類對象

            函數(shù)作為第一類對象(First-Class Object)卻是 Python 函數(shù)的一大特性。那究竟什么是第一類對象呢?

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            在 Python 中萬物皆為對象,函數(shù)也不例外,函數(shù)作為對象可以賦值給一個變量、可以作為元素添加到集合對象中、可作為參數(shù)值傳遞給其它函數(shù),還可以當(dāng)做函數(shù)的返回值,這些特性就是第一類對象所特有的。

            正確理解 Python函數(shù),能夠幫助我們更好地理解 Python 裝飾器、匿名函數(shù)(lambda)、函數(shù)式編程等高階技術(shù)。先來看一個簡單的例子

            def foo(text):

            ... return len(text)

            ...

            foo("zen of python")

            13

            這是一個再簡單不過的函數(shù),用于計算參數(shù) text 的長度,調(diào)用函數(shù)就是函數(shù)名后面跟一個括號,再附帶一個參數(shù),返回值是一個整數(shù)。

            函數(shù)是對象

            函數(shù)身為一個對象,擁有對象模型的三個通用屬性:id、類型、和值。

            id(foo)

            4361313816

            type(foo)

            class 'function'

            foo

            function foo at 0x103f45e18

            作為對象,函數(shù)可以賦值給一個變量

            bar = foo

            賦值給另外一個變量時,函數(shù)并不會被調(diào)用,僅僅是在函數(shù)對象上綁定一個新的名字而已。

            bar("zen of python")

            13

            同理,你還可以把該函數(shù)賦值給更多的變量,唯一變化的是該函數(shù)對象的引用計數(shù)不斷地增加,本質(zhì)上這些變量最終指向的都是同一個函數(shù)對象。

            a = foo

            函數(shù)可以存儲在容器

            容器對象(list、dict、set等)中可以存放任何對象,包括整數(shù)、字符串,函數(shù)也可以作存放到容器對象中,例如

            funcs = [foo, str, len]

            foo 是我們自定義的函數(shù),str 和 len 是兩個內(nèi)置函數(shù)。for 循環(huán)逐個地迭代出列表中的每個元素時,函數(shù)對象賦值給了 f 變量,調(diào)用 f(“hello”) 與 調(diào)用 foo(“hello”) 本質(zhì)是一樣的效果,每次 f 都重新指向一個新的函數(shù)對象。當(dāng)然,你也可以使用列表的索引定位到元素來調(diào)用函數(shù)。

            funcs[0]("Python之禪")

            # 等效于 foo("Python之禪")

            8

            函數(shù)可以作為參數(shù)

            函數(shù)還可以作為參數(shù)值傳遞給另外一個函數(shù),例如:

            def show(func):

            ... size = func("python 之禪") # 等效于 foo("Python之禪")

            ... print ("length of string is : %s" % size)

            ...

            show(foo)

            length of string is : 9

            函數(shù)可以作為返回值

            函數(shù)作為另外一個函數(shù)的返回值,例如:

            def nick():

            還可以簡寫為

            nick()("python")

            函數(shù)接受一個或多個函數(shù)作為輸入或者函數(shù)輸出(返回)的值是函數(shù)時,我們稱這樣的函數(shù)為高階函數(shù),比如上面的 show 和 nick 都屬于高階函數(shù)。

            Python內(nèi)置函數(shù)中,典型的高階函數(shù)是 map 函數(shù),map 接受一個函數(shù)和一個迭代對象作為參數(shù),調(diào)用 map 時,依次迭代把迭代對象的元素作為參數(shù)調(diào)用該函數(shù)。

            map(foo, ["the","zen","of","python"])

            lens = map(foo, ["the","zen","of","python"])

            list(lens)

            [3, 3, 2, 6]

            map 函數(shù)的作用相當(dāng)于:

            [foo(i) for i in ["the","zen","of","python"]]

            [3, 3, 2, 6]

            只不過 map 的運行效率更快一點。

            函數(shù)可以嵌套

            Python還允許函數(shù)中定義函數(shù),這種函數(shù)叫嵌套函數(shù)。

            def get_length(text):

            ... def clean(t): # 2

            ... return t[1:]

            ... new_text = clean(text) # 1

            ... return len(new_text)

            ...

            get_length("python")

            5

            這個函數(shù)的目的是去除字符串的第一個字符后再計算它的長度,盡管函數(shù)本身的意義不大,但能足夠說明嵌套函數(shù)。get_length 調(diào)用時,先執(zhí)行1處代碼,發(fā)現(xiàn)有調(diào)用 clean 函數(shù),于是接著執(zhí)行2中的代碼,把返回值賦值給了 new_text ,再繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)代碼。

            clean("python")

            Traceback (most recent call last):

            File "stdin", line 1, in module

            NameError: name 'clean' is not defined

            函數(shù)中里面嵌套的函數(shù)不能在函數(shù)外面訪問,只能是在函數(shù)內(nèi)部使用,超出了外部函數(shù)的做用域就無效了。

            實現(xiàn)了 __call__ 的類也可以作為函數(shù)

            對于一個自定義的類,如果實現(xiàn)了 __call__ 方法,那么該類的實例對象的行為就是一個函數(shù),是一個可以被調(diào)用(callable)的對象。例如:

            class Add:

            def __init__(self, n):

            self.n = n

            def __call__(self, x):

            return self.n + x

            add = Add(1)

            add(4)

            5

            執(zhí)行 add(4) 相當(dāng)于調(diào)用 Add.__call__(add, 4),self 就是實例對象 add,self.n 等于 1,所以返回值為 1+4

            add(4)

            確定對象是否為可調(diào)用對象可以用內(nèi)置函數(shù)callable來判斷。

            callable(foo)

            True

            callable(1)

            False

            callable(int)

            True

            總結(jié)

            Python中包含函數(shù)在內(nèi)的一切皆為對象,函數(shù)作為第一類對象,支持賦值給變量,作為參數(shù)傳遞給其它函數(shù),作為其它函數(shù)的返回值,支持函數(shù)的嵌套,實現(xiàn)了__call__方法的類實例對象也可以當(dāng)做函數(shù)被調(diào)用。

            python里函數(shù)的定義

            定義:

            def 函數(shù)名(形參1,形參2='初始定義的內(nèi)容'):

            函數(shù)中執(zhí)行的內(nèi)容

            調(diào)用:

            函數(shù)名(實參1)或函數(shù)名(形參2=實參2,形參1=實參1)或函數(shù)名(實參1,實參2)

            深入理解Python reduce函數(shù)

            例如上面的例子,實現(xiàn)一個整形集合的累加。假設(shè)lst = [1,2,3,4,5],實現(xiàn)累加的方式有很多:

            第一種:用sum函數(shù)。

            sum(lst)

            第二種:循環(huán)方式。

            def customer_sum(lst):

            result = 0

            for x in lst:

            result+=x

            return result

            def customer_sum(lst):

            result = 0

            while lst:

            temp = lst.pop(0)

            result+=temp

            return result

            if name ==" main ":

            lst = [1,2,3,4,5]

            print customer_sum(lst)

            第三種:遞推求和

            def add(lst,result):

            if lst:

            temp = lst.pop(0)

            temp+=result

            return add(lst,temp)

            else:

            return result

            if name ==" main ":

            lst = [1,2,3,4,5]

            print add(lst,0)

            第四種:reduce方式

            lst = [1,2,3,4,5]

            print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

            lst = [1,2,3,4,5]

            print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

            def add(x,y):

            return x+y

            print reduce(add, lst)

            def add(x,y):

            return x+y

            print reduce(add, lst,0)

            有一個序列集合,例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],統(tǒng)計這個集合所有鍵的重復(fù)個數(shù),例如1出現(xiàn)了兩次,2出現(xiàn)了兩次等。大致的思路就是用字典存儲,元素就是字典的key,出現(xiàn)的次數(shù)就是字典的value。方法依然很多

            第一種:for循環(huán)判斷

            def statistics(lst):

            dic = {}

            for k in lst:

            if not k in dic:

            dic[k] = 1

            else:

            dic[k] +=1

            return dic

            lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

            print(statistics(lst))

            第二種:比較取巧的,先把列表用set方式去重,然后用列表的count方法

            def statistics2(lst):

            m = set(lst)

            dic = {}

            for x in m:

            dic[x] = lst.count(x)

            lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

            print statistics2(lst)

            第三種:用reduce方式

            def statistics(dic,k):

            if not k in dic:

            dic[k] = 1

            else:

            dic[k] +=1

            return dic

            lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

            print reduce(statistics,lst,{})

            或者

            d = {}

            d.extend(lst)

            print reduce(statistics,d)

            通過上面的例子發(fā)現(xiàn),凡是要對一個集合進(jìn)行操作的,并且要有一個統(tǒng)計結(jié)果的,能夠用循環(huán)或者遞歸方式解決的問題,一般情況下都可以用reduce方式實現(xiàn)。

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