📘 Day 14
🎉 本系列为 Python 基础学习，原稿来源于 30-Days-Of-Python 英文项目，大奇主要是对其本地化翻译、逐条验证和补充，想通过 30 天完成正儿八经的系统化实践。此系列适合零基础同学，或仅了解 Python 一点知识，但又没有系统学习的使用者。总之如果你想提升自己的 Python 技能，欢迎加入《挑战 30 天学完 Python》
高阶函数
在 Python 中，函数被视为第一类公民，允许对函数执行以下操作：
一个函数可以被作为另一个函数的一或多个参数
一个函数可以被作为结果或另一个函数返回
一个函数可以被修改
一个函数可以赋值给一个变量
在本节中，我们将介绍如下内容：
将函数作为一个参数
将函数作为另外一个函数的返回值
使用 Python 闭包和装饰器
函数作为参数
def sum_numbers(nums): # 正常函数 return sum(nums) # 利用内置函数返回列表和
def higher_order_function(f, lst): # 高阶函数：函数作为另一个函数其中一个参数 summation = f(lst) return summation
result = higher_order_function(sum_numbers, [1, 2, 3, 4, 5])print(result) # 15
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函数作为返回值
def square(x): # 平方函数 return x ** 2
def cube(x): # 立方函数 return x ** 3
def absolute(x): # 绝对值函数 if x >= 0: return x else: return -(x)
def higher_order_function(type): # 将函数作为返回值，声明一个高阶函数 if type == 'square': return square elif type == 'cube': return cube elif type == 'absolute': return absolute
result = higher_order_function('square')print(result(3)) # 9result = higher_order_function('cube')print(result(3)) # 27result = higher_order_function('absolute')print(result(-3)) # 3
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从上面的例子中可以看到，高阶函数根据传递的参数返回不同计算函数，然后在进行最后赋值计算。
Python 闭包
Python 允许嵌套一个函数，此函数可以访问外部函数的变量。这就是所谓的闭包。让我们看看闭包在 Python 中是如何工作的。在 Python 中，闭包是通过在另一个封装函数中嵌套一个函数，然后返回内部函数来创建的。请参阅下面的示例。
例子:
def add_ten(): ten = 10 # 函数内部再定义一个函数 def add(num): return num + ten # 将内部函数add作为返回值返回 return add
closure_result = add_ten()print(closure_result(5)) # 15print(closure_result(10)) # 20
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回过头来引用下维基百科中更为严谨的定义：
在一些语言中，在函数中可以（嵌套）定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中，这些私有变量能够保持其持久性。
补充一下闭包在 Python 中的作用：
读取函数内部的变量
让函数内部的局部变量始终保持在内存中
Python 装饰器
装饰器是 Python 中的一种设计模式，本质上是一个 Python 函数(其实就是闭包)，允许用户在不修改现有对象结构的情况下向其添加新功能。装饰器通常在要装饰的函数定义之前调用。装饰器用于有以下场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。
创建装饰器
要创建一个装饰器，我们只需要在一个外部函数中封装一个内部函数即可。
举例:
# 正常写法def greeting(): return 'Welcome to Python'
def uppercase_decorator(function): def wrapper(): func = function() make_uppercase = func.upper() return make_uppercase return wrapper
g = uppercase_decorator(greeting)print(g()) # WELCOME TO PYTHON
# 用一个装饰器来实现上面的例子'''这个装饰函数，它是一个高阶函数，它以一个函数作为参数'''def uppercase_decorator(function): def wrapper(): func = function() make_uppercase = func.upper() return make_uppercase return wrapper
@uppercase_decorator # 通过@注解def greeting(): return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # WELCOME TO PYTHON
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某个函数加上多个装饰器
'''这个装饰函数，它是一个高阶函数，它以一个函数作为参数'''
# 第一个装饰器：字符转大写def uppercase_decorator(function): def wrapper(): func = function() make_uppercase = func.upper() return make_uppercase return wrapper
# 第二个装饰器：拆分字符串def split_string_decorator(function): def wrapper(): func = function() splitted_string = func.split() return splitted_string return wrapper
@split_string_decorator@uppercase_decorator # 这里注意多个装饰的执行顺序：先执行在底部，这里为先转大写再拆分def greeting(): return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # ['WELCOME', 'TO', 'PYTHON']
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装饰器带参数
在大多数情况下，装饰器函数中也需要传递参数。因此我们可能需要定义一个接受参数的装饰器。
def decorator_with_parameters(function): def wrapper_accepting_parameters(para1, para2, para3): function(para1, para2, para3) print("I live in {}".format(para3)) return wrapper_accepting_parameters
@decorator_with_parametersdef print_full_name(first_name, last_name, country): print("I am {} {}. I love to teach.".format( first_name, last_name, country))
print_full_name("Mega", "Qi",'China')
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以上例子中先执行 print_full_name 方法中的打印，然后装饰器同步获得三个参数，并内部使仅使用的第三个参数进行了拼装打印。它的预期结果如下：
I am Mega Qi. I love to teach.I live in China
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内置高阶函数
本部分介绍的一些内置高阶函数，它们有 map()、filter_和_reduce。
Lambda 函数可以作为参数传递，Lambda 函数的最佳案例如：map、filter 和 reduce 等函数。
Python-Map
map() 函数是一个内置函数，它以函数和可迭代对象作为参数。
# 语法map(function, iterable)
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示例 1：平方计算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # iterable
def square(x): return x ** 2 numbers_squared = map(square, numbers)print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 让我们将它应用到 lambda 匿名函数上numbers_squared = map(lambda x : x ** 2, numbers)print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
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示例 2：字符列表转整数
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] # iterablenumbers_int = map(int, numbers_str) # 将字符串列表迭代转成数字列表print(list(numbers_int)) # [1, 2, 3, 4, 5]
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示例 3：转大写
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # iterable
def change_to_upper(name): return name.upper()
names_upper_cased = map(change_to_upper, names)print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']
# lambda 匿名函数方式names_upper_cased = map(lambda name: name.upper(), names)print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']
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实际 map 做的事情是迭代一个列表。例如（示例 3）：它将名称更改为大写并返回一个新列表。
Python-Filter
函数 filter() 调用指定的函数，该函数为指定的可迭代对象(列表)的每一项布尔值返回。即它过滤满足条件的项。
# 语法形式filter(function, iterable)
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示例 1：返回偶数
# Lets filter only even nubersnumbers = [1, 2, 3, 4, 5] # iterable
def is_even(num): if num % 2 == 0: return True return False
even_numbers = filter(is_even, numbers)print(list(even_numbers)) # [2, 4]
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示例 2：返回奇数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # iterable
def is_odd(num): if num % 2 != 0: return True return False
odd_numbers = filter(is_odd, numbers)print(list(odd_numbers)) # [1, 3, 5]
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示例 3：过滤长字符名字
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # iterabledef is_name_long(name): if len(name) > 7: return True return False
long_names = filter(is_name_long, names)print(list(long_names)) # ['Asabeneh']
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Python-Reduce
函数 reduce() 会对参数序列中元素进行累积。是在 functools 模块中定义的。我们要使用它需要从这个模块中导入。像 map 和 filter 一样，它有两个参数，一个函数参数和一个可迭代对象参数。但它不会返回另一个迭代对象，而是返回一个单独的值。
示例 1：
from functools import reduce
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] def add_two_nums(x, y): # 两数相加 return int(x) + int(y)
total = reduce(add_two_nums, numbers_str) # # 计算列表和：1+2+3+4+5print(total) # 15
# 使用 lambda 匿名函数tota2 = reduce(lambda x, y: int(x)+int(y), numbers_str) print(total) # 15
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💻 第 14 天练习
练习原始值
countries = ['Estonia', 'Finland', 'Sweden', 'Denmark', 'Norway', 'Iceland']names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham']numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
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练习 1 级
解释下内置函数 map、filter 和 reduce 之间不同；
解释高阶函数、闭包和装饰器之间的区别；
参考知识点中的例子，使用 map 、filter 或 reduce 自己做个练习；
使用 for 循环打印 countries 列表中的每个国家；
使用 for 打印 names 列表中的每个名字；
使用 for 打印 numbers 列表中的每个数字。
练习 2 级
使用 map 实现 countries 列表中项全部转大写，然后返回一个新的列表并打印；
使用 map 实现 numbers 列表中的平方计算，并返回新的列表；
使用 map 将 names 列表转大写
使用 filter 过滤掉 countries 列表中含有 land 关键词的国家；
使用 filter 过滤出 countries 列表中项字符串长度正好是 6 个的国家；
使用 filter 过滤出 countries 列表中国家字符长度大于 6 个项；
使用 filter 过滤出 countries 列表中项以字符 E 开头的国家；
练习使用两个或多个方法内置高阶函数
声明一个名为 get_string_lists 的函数，该函数接受一个列表作为参数，然后返回一个仅包含字符串项的列表;
使用 reduce 对 numbers 列表中的所有数字求和;
用 reduce 将所有的国家连在一起，最终形成句子：爱沙尼亚、芬兰、瑞典、丹麦、挪威和冰岛都是北欧国家；
练习 3 级
使用 countries_data.py (30-Days-Of-Python-zh_CN/data/countries_data.py) 文件完成如下任务：
按国家名称、首都和人口数量对其进行排序
选出十个人口最多的国家
🎉 CONGRATULATIONS ! 🎉
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