Python 内置高阶函数详细

什么是高阶函数？

高阶函数是指可以接受函数作为参数或者返回函数作为结果的函数。在 Python 中，高阶函数非常常见，例如 map()、filter()、reduce() 等。

map()

map() 函数可以对可迭代对象中的每一个元素应用给定的函数，并返回一个新的可迭代对象。它的语法如下：

map(function, iterable, ...)

其中，function 表示要应用的函数，iterable 表示要遍历的可迭代对象。map() 函数返回的是一个 map 对象，可以通过 list() 函数将其转换为列表。

下面是对一个列表进行平方运算的示例：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_lst = list(map(lambda x: x ** 2, lst))
print(squared_lst)

输出结果为：

[1, 4, 9, 16, 25]

filter()

filter() 函数可以从一个可迭代对象中筛选出满足给定条件的元素，并返回一个新的可迭代对象。它的语法如下：

filter(function, iterable)

其中，function 表示应用在每个元素上用于判断的函数，iterable 表示要遍历的可迭代对象。filter() 函数返回的是一个 filter 对象，可以通过 list() 函数将其转换为列表。

下面是对一个列表中进行筛选，保留所有偶数的示例：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
even_lst = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(even_lst)

输出结果为：

[2, 4]

reduce()

reduce() 函数可以对一个可迭代对象中的元素依次应用给定的函数，最后将结果汇总为一个值，并返回该值。需要注意的是，reduce() 函数需要导入 functools 模块才能使用。它的语法如下：

reduce(function, iterable[, initializer])

其中，function 表示应用在元素上的函数，iterable 表示需要处理的可迭代对象。如果想要给汇总结果设置一个初始值，可以通过 initializer 参数进行指定。reduce() 函数返回的是一个值。

下面是对一个列表中的所有元素进行累乘运算的示例：

from functools import reduce

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, lst)
print(product)

输出结果为：

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总结

以上就是 Python 内置高阶函数的详细说明，涵盖了 map()、filter()、reduce() 三个函数。使用高阶函数可以使代码更加简洁、高效，同时也可以提高代码的可读性和可维护性。