前言

　　函数式编程不用变量保存状态，不改变变量

高阶函数

把函数当作参数传给另一个对象
返回值中包含函数

　使用的场景演示：

num_test = [1,2,10,5,8,7]

　客户说：对上述列表中的每个值都进行平方操作

　我说：这个简单。

　方案一：

ret=[]

for i in num_test:

    ret.append(i**2)

print(ret)

　客户说：我这几万个列表，都给我来一次上面的操作

　我说：.......这个没问题

多个列表，为了避免写重复代码，应该封装在一个函数里，因此

　方案二：

def num_t(array):

    ret=[]

    for i in num_test:

        ret.append(i**2)

    return ret

　客户说：又来几万个列表，给我每个值都给我自增1

我想：......mmp，这货没完了，要是以后又这么不靠谱，又来啥需求的，得有个最终方案了

　单独写功能函数，在将功能封装到函数里

　方案三：

def reduce_one(x):

    return x-1

def mult_two(x):

    return x**2

def num_t(func,array):

    ret=[]

    for i in num_test:

        res = func(i)#调用传入的方法

        ret.append(res)

    return ret

print(reduce_one,num_test)

客户：给你加薪啊！

方案四：（加入匿名函数）

def num_t(func,array):

    ret=[]

    for i in num_test:

        res = func(i)#调用传入的方法

        ret.append(res)

    return ret

print(num_t(lambda  x:x*2,num_test))

　方案五：（map函数）

map(lambda x:x*2,num_test)

内置函数

　 map()

msg='qweasdasdqwe'

map(lambda x:x.upper(),msg)

#转换大写

　 fliter()

peop = ['chen','_liu','huan','_de']

filter(lambda n:not n.startswith('_'),peop)

#过滤第一个为"_"的字符串

　 reduce()

from functools import reduce #导入模块

num_l=[1,2,3,100]

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

#合并操作

　 all() any()

all([1,2,0])#将所有的元素都做bool运算，只有全部为真，返回true

any([1,2,0])#将所有的元素都做bool运算，只有存在一个为真，返回true

　 bin() oct() hex()

bin(456)#将整型转换成二进制

oct(456)#将整型转换成八进制

hex(456)#将整型转换成十六进制

bytes()

bytes('你好',encoding='utf-8')#将字符串按照指定编码格式转换成二进制

bytes('你好',encoding='utf-8').decode('utf-8')#解码二进制

chr() ord()

chr(97)#返回ASCLL码的值，返回 a

ord('a')#返回在ASCLL码中的位置 返回 97

　 divmod()

divmod(10,3)#返回10比3的商和余 比如(3,1) 对用于分页操作

eval()

eval('10*2/(6-1)')#提取字符串中的数据结构，返回值为4.0

　 hash()：可hash的数据类型即不可变类型，不可hash的数据类型即可变类型

hash('chen')#根据hash算法返回一个值 数字签名

globals() locals()

globals()#返回当前的全局变量

locals()#返回当前的局部变量

zip()

zip(('chen','liu','hua'),(1,2,3))

返回一个zip对象  [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

dic = {'chen':21,'liu':23,'hua':30}

zip(dic.keys(),dic.values())

返回 [('chen', 21), ('liu', 23), ('hua', 30)]

注：传的两个参数只要为序列即可(字符串)

zip('abc','123')

　 min() max()

max()#取可迭代对象中最大的值

max(dic,lambda dic:dic['key'])#当传入一个字典，是可定义匿名函数，实现比较逻辑

min()#取可迭代对象中最小的值

pow()

pow(3,3)#3**3

pow(3,3,2)#3**3%2

round()

round(3.2)#四舍五入操作

slice()

name='abcdefgh'

s1=slice(3,5)#定义切片规则

name[s1]

s=slice(1,4,2)#定义切片和步长

sorted()

name = [

    {'name': 'chen', 'age': 18},

    {'name': 'yi', 'age': 16},

    {'name': 'hua', 'age': 23},

    {'name': 'gong', 'age': 25},

    {'name': 'lu', 'age': 22}

]

sorted(name,key=lambda lis:lis['age'])#安装age来排序

name = {

    'chen': 18,

    'yi': 16,

    'hua': 23,

    'gong': 25,

    'lu': 22

}

sorted(name, key=lambda key:name[key])#按照value来排序

sorted(zip(name.values(),name.keys()))#得到姓名和年龄

内置函数总览:

内置函数详情

巴特西

python之路（4）高阶函数和python内置函数

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