前言
高阶函数指的是能接收函数作为参数的函数或类；python中有一些内置的高阶函数，在某些场合使用可以提高代码的效率．
lambda
当在使用一些函数的时候，我们不需要显式定义函数名称，直接传入lambda匿名函数即可。lambda匿名函数通常和其他函数搭配使用。
比如可以直接使用如下的lambda表达式计算当x=3时，y = x * 3 + 5的函数值。
In [1]: (lambda x: x * 3 + 5)(3) Out[1]: 14
map
map函数将一个函数和序列/迭代器(可以传入多个)作为参数，应用函数到序列中的每个元素，返回一个迭代器。
In [4]: a = list(range(5)) In [5]: b = list(range(2, 7)) # 结合lambda匿名函数，对a列表中的每个元素，计算x * 3 + 5的函数值 In [6]: list(map(lambda x: x * 3 + 5, a)) Out[6]: [5, 8, 11, 14, 17] In [9]: def add(x, y): ...: return x+y # 传入多个序列，a、b两个序列中的对应元素依次传入函数add中进行计算 # Note: a、b两个序列的长度可以不相等 In [10]: list(map(add, a, b)) Out[10]: [2, 4, 6, 8, 10]
filter
filter函数(filter(func, seq))借助一个函数来测试序列/迭代器中每个元素的真假，返回一个过滤后的迭代器。
In [18]: a = list(range(5)) In [19]: def isodd(number): ...: if number % 2 == 0: ...: return False ...: return True ...: In [20]: filter(isodd, a) Out[20]: <filter at 0x1a6dc460748> # 过滤掉所有偶数 In [21]: list(filter(isodd, a)) Out[21]: [1, 3]
reduce
reduce函数传入一个函数和序列/迭代器，它将滚动计算序列中元素，返回单个结果。例如要计算一个列表所有元素的和。
In [23]: from functools import reduce In [24]: a = list(range(5)) In [25]: sum = reduce((lambda x, y: x + y), a) In [26]: sum Out[26]: 10
sorted
sorted(iter, key, reverse=False), 高级排序函数，可以根据key实现自定义排序。reverse=False表示默认排序结果升序。
# 比如按照a中每个字符串最后的数字大小，降序排序
In [30]: a
Out[30]: ['fasad_2', 'fadfc_4', '7hdc_0', 'ncsl_1', 'fai_3']
In [32]: sorted(a, key=lambda x: int(x[x.rindex('_') + 1:]), reverse=True)
Out[32]: ['fadfc_4', 'fai_3', 'fasad_2', 'ncsl_1', '7hdc_0']
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python中常用的高阶函数实例详解，希望对大家有所帮助，也非常感谢大家对网站的支持！