第5章 函数
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函数
在python中一切都可以视作为对象，包括函数
def function_try(): '''it is funciton try doc'''
print('function_try doc')
if __name__ == "__main__":
# __doc__属性用于生成对象的帮助文本 print(function_try.__doc__) # __name__则是输出了具体的函数名 print(function_try.__name__)我们还可以将函数名赋值给变量，通过变量的形式来访问。
def function_try(): '''it is funciton try doc'''
print('function_try doc')
if __name__ == "__main__":
fun = function_try
# __doc__属性用于生成对象的帮助文本 print(fun.__doc__) # __name__则是输出了具体的函数名 print(fun.__name__)函数也可以通过参数被传递给另外一个函数。
def function_try(): '''it is funciton try doc'''
print('function_try doc')
def function_try1(func): print(func.__doc__) print(func.__name__) func()
if __name__ == "__main__":
fun = function_try function_try1(fun)高阶函数
接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数
map函数
def cube(x): return x * x
data = map(cube, range(1, 11))print(list(data)) # 此处要加list
def add_num(n): return n + 1
print(list(map(add_num, range(1, 6))))再看几个例子：
result = ['1', '2', '3']
print(list(map(int, result))) # [1, 2, 3]
# 也可以用列表推导式print([int(i) for i in result])t = ((1, 'a'), (2, 'b'))print(type(t))print(dict(t))print(dict((y, x) for x, y in t))
# map方法# print(dict(map(None, t))) # 这个python3已废弃print(dict(map(reversed, t)))filter函数
Filter的作用在于根据第一个参数为true还是false来进行过滤。 下面例子中将大于3的数值过滤出来。
s = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(filter(lambda x: x > 3, s)))# [4, 5]reduce函数
就是将参数累加的应用于函数中。就好比我们要对1到100进行求值。 代码如下。效果等同于sum(range(100))
# python3 已经将reduce移到functools模块中from functools import reducefrom operator import add
print(reduce(add, range(100)))lambda 函数
这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数
例子：
g = lambda x: x * 2print(g(3))
# 相等于下面的表达式print((lambda x: x * 2)(3))
D = {'jack': 23, 'rose': 21, 'flank': 22}
value_sort = sorted(D.items(), key=lambda d: d[1]) # 值(value)排序print(value_sort)# [('rose', 21), ('flank', 22), ('jack', 23)]
key_sort = sorted(D.items(), key=lambda d: d[0]) # 按键(key)排序按print(key_sort)# [('flank', 22), ('jack', 23), ('rose', 21)]
key_reverse = sorted(D.items(), key=lambda d: d[0], reverse=True) # 按键(key)降序print(key_reverse)# [('rose', 21), ('jack', 23), ('flank', 22)]
# 值(value)降序value_reverse = sorted(D.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)print(value_reverse)# [('jack', 23), ('flank', 22), ('rose', 21)]python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数，而用def创建的方法是有名称的，除了从表面上的方法名不一样外，python lambda还有哪些和def不一样呢？
1 python lambda会创建一个函数对象，但不会把这个函数对象赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量。 2 python lambda它只是一个表达式，而def则是一个语句。
下面是python lambda的格式，看起来好精简阿。
lambda x: print xlambda表达式在“：”后只能有一个表达式。 也就是说，在 def中，用return可以返回的也可以放在lambda后面，不能用return返回的也不能定义在python lambda后面。
因此，像if或for或print这种语句就不能用于lambda中，lambda一般只用来定义简单的函数。
下面举几个python lambda的例子吧
- 单个参数的：
g = lambda x:x*2print(g(3))# 结果是62.多个参数的：
m = lambda x,y,z: (x-y)*zprint(m(3,1,2))
#结果是4sorted函数
sorted是另外返回一个排序后的列表，原列表fruits并没有发生改变
fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'rasberry', 'banana']
ret = sorted(fruits, key=len)
print('before sorted %s' % fruits)# before sorted ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'rasberry', 'banana']
print('after sorted %s' % ret)# after sorted ['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'rasberry', 'strawberry']与它很相像的sort函数，看下面的例子：
a = [5, 4, 3, 2, 1]
sorted(a) # 将a从大到小排序,不影响a本身结构print("a=", a) # a= [5, 4, 3, 2, 1]
a.sort() # 将a从小到大排序,影响a本身结构print(a) # [1, 2, 3, 4, 5]
b = a.sort()print("b=", b) # b= None
c = ['aa', 'bb', 'BB', 'CC', 'zz']print(sorted(c))# 按列表中元素每个字母的ascii码从小到大排序# 如果要从大到小,请用sorted(b,reverse=True)# ['BB', 'CC', 'aa', 'bb', 'zz']__call__方法
前面介绍到可以把函数当做对象。那么我们可以像调用函数那样调用类么。 答案是肯定的。
只需要我们重写类中的__call__就可以了
class function_try(object): def __init__(self, value): self.data = value
def __call__(self, *args, **kwargs): print('function try was called')
for a in args: print(a)
if __name__ == "__main__":
f = function_try(3) f('hello', 'world')除了__doc__, __name__这些函数还有很多属性。可以用**dir(func)**的方法进行查看
函数注解
Python 3提供了一种句法，用于为函数声明中的参数和返回值附加元数据 Python不做检查、不做强制、不做验证，什么操作都不做
# def test(text, max_len=5):# 下面是python3 新写法def test(text: str, max_len: 'int>0' = 5) -> str: if len(text) > max_len: return "OK"
text = "hello world"
# print(len(text))a = test(text)print(a, type(a))
print(test.__annotations__)#{'text': <class 'str'>, 'max_len': 'int>0', 'return': <class 'str'>}冻结参数的函数
最后介绍一个可以冻结参数的功能。Functions.partial.
在某些场景下，我们期望可以冻结一个参数，并将这个参数作用于其他参数。
from functools import partialfrom operator import mul
triple = partial(mul, 3) # 将第一个参数固定为3
print(triple(7)) # 7*3=21
print(list(map(triple, range(1, 10)))) # 1,10分别和3相乘