Python高阶函数之 - 装饰器

高阶函数定义1.函数接收的参数是一个函数名2.函数的返回值是一个函数名以上两者满足任意一个,就是高阶函数 装饰器定义本质就是函数,功能是为其他函数添加新功能 装饰器的原则 1.不修改被装饰函数的源代码(开放封闭原则) 2.为被装饰函数添加新功能后,不修改被修饰函数的调用方式 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包     # 无返回值无参数 import time def timer(func): #func = test def w(): start_time = time.time() func(

python学习笔记之函数总结--高阶函数以及装饰器 Python特点: 1.不是纯函数式编程(允许变量存在): 2.支持高阶函数(可以传入函数作为变量): 3.支持闭包(可以返回函数): 4.有限度的支持匿名函数: 高阶函数: 1.变量可以指向函数: 2.函数的参数可以接收变量: 3.一个函数可以接收另一个函数作为参数: 下面我将示例一些函数的写法以及使用,并说明python中函数的特性: 1.基本的高阶函数示例: #!/usr/bin/env python def func():      

一.高级函数1.把一个函数名当作实参传给另一个函数2.返回值包含函数名>>> def bar():... print ("in the bar")... >>> def foo(func):... res=func()... return res... >>> foo(bar)in the bar 二.嵌套函数在函数中定义另一个函数 三.装饰器装饰器本质上是函数,作用是装饰其他函数,就是为其他函数添加附加功能.原则1:不能修改被装饰

函数式:一种编程范式 纯函数式编程:没有变量,支持高阶函数编程 Python不是纯函数式编程语言,支持高阶函数编程 变量可以指向函数,函数名就是指向函数的一个变量,与普通变量没有区别 高阶函数:能接收函数做参数的函数. map():是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回. def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

一.lambda表达式 lambda parameter_list: expression # 匿名函数 def add(x,y): return x+y print(add(1,2)) f = lambda x,y: x+y print(f(1,2)) 二.三元表达式 # x >y ? x :y # 条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假时的返回结果 x= 2 y=1 r = x if x > y else y print(r) # 2 三.map 四.map与lambda

# def add(x,y): # return x + y # print(add(1,2)) # 3 # 匿名函数 # lambda表达式 # f = lambda x,y:x + y # print(f(1,2)) # # 三元表达式 # x = 2 # y = 1 # r = x if x > y else y # print(r) # 2 # map # list_x = [1,2,3,4,5,6,7,8] # def square(x): # return x * x # 方法1 #

函数返回值为内置函数名: def sum(*args):    def sum_in():        ax = 0        for n in args:            ax = ax + n        return ax    return sum_in 当我们调用sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数: >>> f = sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function sum.<locals>.su

1,概念: Iterable 和 IteratorIterable 表示该变量可以被 for in 进行迭代.Iterator 表示该变量可以被 next(o)进行迭代(上一个表示有限迭代,下一个表示一个惰性的迭代概念,可以无限迭代.)一般的Iterable 的变量有:L=[{},[],(1,),{3:4},{3,4}]for x in L:print(isinstance(x,Iterable))print(isinstance(x,Iterator)) truefalse 可见,基础变量Li

本篇将开始介绍python高阶函数map/reduce/filter的用法,更多内容请参考:Python学习指南 map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序