鄙人学习笔记
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文章目录
- 函数式编程
- 举个例子1
- 举个例子2
- 举个例子3
- 函数作为参数
- lambda表达式
- 举个例子1
- 内置高阶函数
- filter
- map
- sorted
- max
- 函数作为返回值
函数式编程
- 定义
函数式编程可以用一系列函数解决问题。
- 说明
①函数可以赋值给变量，赋值后变量绑定函数。
②允许将函数作为参数传入另一个函数。
③允许函数返回一个函数。
- 高阶函数
高阶函数是将函数作为参数或返回值的函数
举个例子1
看下面这段代码：
def fun01():print("fun01执行")
#将fun01方法赋值给变量a(并没有执行fun01)
a = fun01
结果：
由以上代码和结果可知，当我们把fun01直接赋值给a时，方法fun01不执行，且变量a得到了方法fun01的地址。
为了验证一下我们所说的言论，我们调用一下变量a, 间接执行函数fun01:
def fun01():print("fun01执行")
#将fun01方法赋值给变量a(并没有执行fun01)
a = fun01
a()
结果：
举个例子2
看下面这段代码：
def fun01():print("fun01执行")
def fun02(func):
print("fun02执行")
func()
我们看到函数fun02有一个参数func, 这个参数可以被调用。对于fun02的定义者而言，并不需要知道func的具体逻辑是什么。
我们将fun01作为方法fun02的参数func进行传递:
结果：
举个例子3
我有下面这个列表：
我们有很多需求，现在，我们写出一些方法来处理这些需求：
这时，我们发现大量代码是重复的，只不过有些if条件不一样。对于相同的代码，我们要提取; 对于不同的代码，我们要封装。
首先，我们提取相同点：
我们再提取不同点：
现在，我们要将不同点”封装”起来，即将不同点提取到方法中：
我们再将相同点，设计成一个可以将我们的条件函数conditionXX作为参数传入的方法：
备注：函数式编程的这种思想，也影射出了面向对象的分而治之的思想。
运行一下代码：
结果：
函数作为参数
lambda表达式
- 定义
lambda表达式是一种匿名方法。
- 作用
①lambda表达式作为参数传递时，语法简洁，优雅，代码可读性强。
②lambda表达式可随时创建和销毁，减少程序耦合度。
- 语法
定义lambda表达式:
变量 = lambda 形参:方法体调用lambda表达式：
变量(实参)- 说明
①形参没有可以不填
②方法体只能有一条语句，且不支持赋值语句。
举个例子1
首先我们写几个函数，并把它们分别改为lambda表达式：
①不带参数
代码：
我们再分别调用a01变量和fun01()方法，如下：
结果：
②带参数
我们先看一下lambda表达式的语法：
备注：方法体只能有一个，但参数可以有多个
代码：
我们再分别调用a02变量和fun02()方法，如下：
结果：
③有返回值
代码：
我们再分别调用a03变量和fun03()方法，如下：
结果：
为什么要改写成lambda表达式？
原因就是，lambda表达式，没有名字（所以我们有时候也称其为匿名方法）它可以使我们的程序更加简洁；且，当我们只想把一个方法作为参数进行传递，但是不希望直接调用这个方法时（这个方法活着的价值就是传参），我们就可以用lambda表达式。
最后备注：如果我们看见一大段相似的代码，但是其中的计算方式（算法）不一样。我们就应该将算法提取出去（lambda表达式），将共性保留下来（保留成静态函数）。
内置高阶函数
高阶函数，即将函数作为参数或返回值的函数。
对于一些内置的高阶函数，在下面的笔记中，每一个内置高阶函数我都举个例子，大概就能明白了，不明白，请自行看文档/百度。
filter
- 举个例子
先定义Enemy类和创建Enemy对象列表（这些class和列表在下面的内置高阶函数的例子中也会用到）：
过滤：
结果：
map
- 举个例子
映射：
结果：
sorted
- 举个例子
①降序排序（需要用变量接收返回值）
结果：
②升序排序（需要用变量接收返回值）
结果：
max
- 举个例子
最大值：
结果：
函数作为返回值
未完待续，暂时不想写了。