詳解Python中的普通函數和高階函數
什么是函數
每個語言都有函數，甚至大家用的Excel里面也有函數，我們以前學習的數學也很多各種各樣的函數。
Python中的函數也是一樣的。
def f(x):
print("參數為：",x)
return x
這里的函數 y = f(x), 在數學中表示為一條斜率為1的直線。
函數的嵌套調用
def z(x):
pass
def f(x):
print("參數為：",x)
return z(x)
像這樣，我們在f(x)中調用了z（x）函數（這里使用了pass關鍵字，實現先不寫，僅作展示目的）
我們能不能不定義z(x)就定義一個函數調用別的函數呢？
就像實現一個數的平方，函數的‘平方',大概這個意思。
高階函數
def f(z):
return z()
這就是高階函數，f函數需要外界提供一個參數，這個參數必須是一個函數。
在使用f(z)的時候，我們不能給一個f(2), f(3)這樣的值?；蛘哂袀€函數如d(x)返回非函數值結果，我們不能這樣調用:f（d(1))。
學委準備了下面的代碼，從簡單函數逐步演化為高階函數：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/10/24 11:39 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : func_demo2.py
# @Project : hello
def f1(x):
return x
def f2(x, z=100):
return x + z / 10
def f3(x, z=100, *dynamic_args):
sum = 0
for arg in dynamic_args:
sum += arg
return x + z / 10 + sum / 10000.0
def dummy_sum(*args):
return 0
def f4(x, z=100, sum_func=dummy_sum):
return x + z / 10 + sum_func() / 10000.0
print(f1(100))
print(f2(100, z=50))
print(f3(100, 50, 4, 5, 6))
def sum_g(*dynamic_args):
def sum_func():
sum = 0
for arg in dynamic_args:
sum += arg
return sum
return sum_func
print(f4(100, 50, sum_g(4, 5, 6)))
這里我們看到函數f1, f2, f3, f4。
補充一個知識點： *dynamic_args 是一個動態(tài)參數，不定長度的參數。
也就是f3明明聲明了3個參數，最后我們給了5個參數。
這里f3認為x=100, z=50, dynamic_args = [4, 5, 6]
我們先看看輸出結果：
f3 和f4 看起來結果一樣。
但是性質完整不一樣，讀者可以思考十秒。
f4彈性非常大，因為第三個參數為函數。
高階函數可以幫助我們把計算‘降維'（三維變成二維，二維變一維）。
我們思考一下計算圓形和方形的面積
相信大家閉著眼都能寫出下面兩個函數：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/10/24 11:39 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : func_demo2.py
# @Project : hello
import math
def circle_area(r):
return math.pi * r * r
def rectangle_area(a, b):
return a * b
這是圓形面積的數學公式：
f ( r ) = π ? r 2
這是矩形面積的數學公式：
f ( a , b ) = a ? b
我們看到這里有的有1個參數的，有的有兩個的怎么變成高階函數？
讀者可以思考一會。
下面是代碼：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/10/24 11:39 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : func_demo2.py
# @Project : hello
import math
def circle_area(r):
return math.pi * r * r
def rectangle_area(a, b):
return a * b
def area(x, linear, factor):
return x * linear(x, factor)
def relation(x, factor):
return x * factor
a = 10
b = 20
print("長方形面積：", rectangle_area(a, b))
print("圓形面積：", circle_area(a))
print("長方形面積：", area(a, relation, factor=b / a))
print("圓形面積：", area(a, relation, factor=math.pi))
結果如下圖：
這只是一種解法。
從代碼可以看到，我們把圓形和矩形都看作某一個參照物（半徑/一條邊）的平方，再成乘以一個系數。
下面，我們把正方形面積計算加上：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/10/24 11:39 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : func_demo2.py
# @Project : hello
import math
def circle_area(r):
return math.pi * r * r
def square_area(a):
return a * a
def rectangle_area(a, b):
return a * b
def area(x, linear, factor):
return x * linear(x, factor)
def relation(x, factor):
return x * factor
a = 10
b = 20
print("長方形面積：", rectangle_area(a, b))
print("正方形面積：", square_area(a))
print("圓形面積：", circle_area(a))
print("長方形面積：", area(a, relation, factor=b / a))
print("正方形面積：", area(a, relation, factor=1))
print("圓形面積：", area(a, relation, factor=math.pi))
上面的代碼執(zhí)行結果如下：
這就是高階函數的神奇之處，我們從正方形的角度思考。
只用一個area函數和relation函數，這兩個函數都不必修改，只需要給一個factor（經驗因子），就能快速計算它的面積。
為何高階函數能夠降低維度
從上面距離的計算面積的函數，我們可以看到計算圓形和長方形，都能看成一個一維函數。
然后以正方形面積為參照物，快速估算出圓形和方形的面積。
當然上面的計算圓形面積采用了半徑，還不夠直觀，讀者可以自行改為直徑，這樣factor = math.pi / 4。
這樣在感受上會更貼切。
總結
除了上面介紹的函數，參數，高階函數。我們還可以使用lambda函數：
lambda 參數1， 參數2，。。。，第n個參數 ： 計算表達式
上面的函數relation函數可以省略不寫，最后調用改為：
print("長方形面積：", area(a, lambda x, f: x * f, factor=b / a))
print("正方形面積：", area(a, lambda x, f: x * f, factor=1))
print("圓形面積：", area(a, lambda x, f: x * f, factor=math.pi))
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內容!
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