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reduce()函数 reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和： def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算： 先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。 上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。 reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算： reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) 结果将变为125，因为第一轮计算是： 计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。查看全部
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def format_name(s): return s[0].upper() + s[1:].lower() print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])查看全部
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1. sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。查看全部
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1. filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 2. 注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')查看全部
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Python3中已取消 reduce() 函数，使用 reduce() 函数要先导入 functools 即import functools,然后使用 functools.reduce()才能正常使用 reduce() 函数，另外，map() ，filter()这些函数的返回值不再是 list ，而是 iterators，需要转换 list(map())。查看全部
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1. reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 2. reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值查看全部
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函数filter() & s.strip(): filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。 #例1 #首先，要编写一个判断奇数的函数： def is_odd(x): return x % 2 == 1 #然后，利用filter()过滤掉偶数： filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) #删除 None 或者空字符串： s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ') #例2： def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])查看全部
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由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2'，而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中：，因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上，所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任 @functools.wraps(f)务.查看全部
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reduce()函数: reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，从list中依次累积计算f函数。reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值，如reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)。 例子： def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算： 先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。 例子2： reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) #接收第3个可选参数,计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，第一轮计算结果为101。查看全部
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关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。查看全部
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math.sqrt而不是sqrt查看全部
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不同之处在于， r = f(i) //这里先调用f这个闭包，r在延迟调用时，不会像i那样在变。 fs.append(r)//这里加入fs的是不变的r查看全部
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map()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。由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 可以处理任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。 for x in s: return s[0].upper() + s[1:].lower()查看全部
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math.sqrt abs直接写在f的位置就行。 # method 1: import math f=math.sqrt def add(x, y, f): return f(x) + f(y) print add(25, 9, f) # method 2: import math def add(x, y, f): return f(x) + f(y) print add(25, 9, abs)查看全部
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传入的参数不需要括号查看全部
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