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(duì)象

函數(shù)作為第一類對(duì)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(duì)象呢？

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在 Python 中萬(wàn)物皆為對(duì)象，函數(shù)也不例外，函數(shù)作為對(duì)象可以賦值給一個(gè)變量、可以作為元素添加到集合對(duì)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(duì)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(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子

def foo(text):

... return len(text)

...

foo("zen of python")

這是一個(gè)再簡(jiǎn)單不過(guò)的函數(shù)，用于計(jì)算參數(shù) text 的長(zhǎng)度，調(diào)用函數(shù)就是函數(shù)名后面跟一個(gè)括號(hào)，再附帶一個(gè)參數(shù)，返回值是一個(gè)整數(shù)。

函數(shù)是對(duì)象

函數(shù)身為一個(gè)對(duì)象，擁有對(duì)象模型的三個(gè)通用屬性：id、類型、和值。

id(foo)

4361313816

type(foo)

class 'function'

foo

function foo at 0x103f45e18

作為對(duì)象，函數(shù)可以賦值給一個(gè)變量

bar = foo

賦值給另外一個(gè)變量時(shí)，函數(shù)并不會(huì)被調(diào)用，僅僅是在函數(shù)對(duì)象上綁定一個(gè)新的名字而已。

bar("zen of python")

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(duì)象的引用計(jì)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(gè)函數(shù)對(duì)象。

a = foo

函數(shù)可以存儲(chǔ)在容器

容器對(duì)象（list、dict、set等）中可以存放任何對(duì)象，包括整數(shù)、字符串，函數(shù)也可以作存放到容器對(duì)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(gè)內(nèi)置函數(shù)。for 循環(huán)逐個(gè)地迭代出列表中的每個(gè)元素時(shí)，函數(shù)對(duì)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(gè)新的函數(shù)對(duì)象。當(dāng)然，你也可以使用列表的索引定位到元素來(lái)調(diào)用函數(shù)。

funcs[0]("Python之禪")

# 等效于 foo("Python之禪")

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(gè)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(gè)函數(shù)的返回值，例如：

def nick():

還可以簡(jiǎn)寫為

nick()("python")

函數(shù)接受一個(gè)或多個(gè)函數(shù)作為輸入或者函數(shù)輸出（返回）的值是函數(shù)時(shí)，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(gè)函數(shù)和一個(gè)迭代對(duì)象作為參數(shù)，調(diào)用 map 時(shí)，依次迭代把迭代對(duì)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(guò) map 的運(yùn)行效率更快一點(diǎn)。

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")

這個(gè)函數(shù)的目的是去除字符串的第一個(gè)字符后再計(jì)算它的長(zhǎng)度，盡管函數(shù)本身的意義不大，但能足夠說(shuō)明嵌套函數(shù)。get_length 調(diào)用時(shí)，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(wèn)，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(wú)效了。

實(shí)現(xiàn)了 __call__ 的類也可以作為函數(shù)

對(duì)于一個(gè)自定義的類，如果實(shí)現(xiàn)了 __call__ 方法，那么該類的實(shí)例對(duì)象的行為就是一個(gè)函數(shù)，是一個(gè)可以被調(diào)用（callable)的對(duì)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)

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

add(4)

確定對(duì)象是否為可調(diào)用對(duì)象可以用內(nèi)置函數(shù)callable來(lái)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(duì)象，函數(shù)作為第一類對(duì)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(shí)現(xiàn)了__call__方法的類實(shí)例對(duì)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(shí)參1)或函數(shù)名(形參2=實(shí)參2,形參1=實(shí)參1)或函數(shù)名(實(shí)參1,實(shí)參2)

深入理解Python reduce函數(shù)

例如上面的例子，實(shí)現(xiàn)一個(gè)整形集合的累加。假設(shè)lst = [1,2,3,4,5],實(shí)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(gè)序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],統(tǒng)計(jì)這個(gè)集合所有鍵的重復(fù)個(gè)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(chǔ)，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(guò)上面的例子發(fā)現(xiàn),凡是要對(duì)一個(gè)集合進(jìn)行操作的，并且要有一個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的，能夠用循環(huán)或者遞歸方式解決的問(wèn)題，一般情況下都可以用reduce方式實(shí)現(xiàn)。

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