回顾下数学知识:
y=f(x) 这是最开始接触的普通函数
y=g(f(x)) 这个就是我们接触到的高阶函数
在数学和计算机科学中,高阶函数至少应当是满足下面一个条件的函数:
1)接受一个或者多个函数作为参数
2)输出一个函数
程序中我们的高阶函数也类似
示例计数器的函数:
def counter(base):
def inc(step=1):
nonlocal base
base += step
return base
return inc
sorte(iterable[,key][,reverse]) 排序,返回一个列表
filter(function, iterable) 过滤可迭代对象的元素,返回一个迭代器
map(function, *iterable) -->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
柯里化Currying
自定义高阶函数前,先了解下柯里化Currying:
柯里化:指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接收一个参数的函数,新的函数返回一个以原有第二个参数为参数的函数
z = f(x, y)转换成z=f(x)(y)
通过嵌套函数就可以把函数转换成柯里化函数
举例
def add(x,y):
return x+y
改变后
def add(x):
def _add(y):
nonlocalt x
retrun x+y
return _add
这就是一个简单的高阶函数
引入:
存在一个add函数。
def add(x, y):
return x + y
这个add()太low了,我需要增强他的功能,譬如加入信息输出功能:
def add(x, y):
print("call add, {}+{}".format(x,y))
return x + y
上面的加法函数实现我的需求,但还是不够好,存在以下缺点:
1)打印语句的耦合太高。
2)add()属于业务功能,而输出信息属于非业务功能代码,类似日志的东东,放在add()函数不太合适。
那么改进下:
def add(x, y):
return x + y
def logger(fn):
print("开始业务执行")
x = fn(4, 5)
print("执行结束,结果:", x)
print(logger(add))
好了一些,那继续改进
def add(x,y):
return x+y
def logger(fn,x,y):
print("开始业务执行")
ret = fn(x,y)
print("执行结束",)
return ret
改进后,fn的参数仍受限制,只能针对含有两个参数的add,我想让logger适用的范围更大一些,譬如我有一个sum(x,y,z)
继续改进
def logger(fn,*args,**kwargs):
print("开始业务执行")
ret = fn(*args,**kwargs)
print("执行结束")
return ret
这个时候,进行柯里化
def logger(fn):
def _logger(*args, **kwargs):
print('before')
ret = fn(*args, **kwargs)
print('after')
return ret
return _logger
# 如下调用,python学习交流群:489111204
add = logger(add) # 因为函数调用的关系,参数add的引用用在函数内部保存
add(4, 5) # 调用的是内部保存的add引用,而非原本的add函数
Python将其改进为装饰器
#Python学习交流QQ群:489111204
def logger(fn):
def _logger(*args, **kwargs):
print('before')
ret = fn(*args, **kwargs)
print('after')
return ret
return _logger
@logger
def add(x,y):
return x+y
print(add(4, 10))
装饰器是高阶函数一个重要应用,是对传入函数的功能装饰或者是功能增强。
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