Python高阶函数装饰器

高阶函数

高阶函数概念

• 高阶函数作为函数的一种，也是可调用的对象
• 可以作为普通变量、参数、返回值等
• 至少满足下列一个条件 ：

自定义sort函数

内建函数 - 高阶函数

• sorted(iterable[,key][,reverse]) 排序

• 返回一个新列表，对一个可迭代对象的所有元素排序，规则为key定义的函数，revers表示反转排序

• sorted(lst,key=lambda x:6-x) # 返回新列表

• list.sort(key=lambda x:6-x) # 就地修改

• filter(function,iterable)

• 过滤可迭代对象的元素，返回一个迭代器

• function一个具有一个参数的函数，返回bool

• 例：过滤数列中能被3整除的数字
  list(filter(lambda x:x%3==0,[1,532,-22,27]))

• map(function,*iterables) → map object

• 对多个可迭代对象的元素按照指定的函数进行映射，返回一个迭代器

1. list(map(lambda x:2*x+1,range(5)))
2. dict(map(lambda x:(x%5,x),range(500)))

柯里化

• 将原来接收两个参数的函数变成一个新的接收一个参数的函数。新函数返回一个以原有第二个参数为参数的函数
• 加法函数柯里化过程（嵌套）：
• 原函数：

def add(x,y):
	return x + y

• 柯里化之后：

def add(x):
	def _add(y):
		return x + y
	return _add

装饰器

• 装饰器是高阶函数，是对传入函数的功能的装饰（功能增强）
• 调用方式：@functionname
• 语法糖：@logger # <=> fn = logger(fn)
• 例：

def logger(fn):
	def wrapper(*args,**kwargs):
		print('begin')
		x = fn(*args,**kwargs)
		print('end')
		return x
	return wrapper

@logger # <=> add = logger(add)
def add(x,y):
	return x + y
print(add(1,6))

带参装饰器

• 在装饰器外层增加一层函数
• 返回一个无参装饰器
• 调用方式：@functionname(参数列表)

文档字符串

• Python文档字符串Documentation Srtings
• 使用三引号标注，位于函数语句块的第一行
• 使用__doc__访问文档

装饰器模版

reduce

• “减少”方法
• 可迭代对象不能为空，无初始值即在可迭代对象中取一个元素

from function import reduce
num=[1,5,6,8,2]
print(num)
print(sum(num))
print(reduce(lambda v,x: v+x,num))

partial偏函数

• 固定函数的部分参数，相当于为部分的参数添加了一个缺省值，返回一个新的函数
• 生成的新函数，是对原函数的封装

lru_cache

• lru：最近最少使用。cache：缓存
• 使用前提：
• 同样的函数参数得到的结果相同
• 函数执行的时间长，且需要多次执行
• 本质是函数调用的参数→返回值
• 缺点：
• 不支持缓存过期，key无法失效
• 不支持清除
• 不支持分布式，是一个单机的缓存
• @functools.lru_cache(maxsize=128,typed=False)
• maxsize=None，则禁用LRU，缓存可以无限制增长；当maxsize是二的幂时，LRU功能执行得最好
• typed=True，分别缓存不同类型的函数参数；如f(3)和f(3.0)视为不同类型