高阶函数

1、什么是高阶函数

  • 在Python中,变量可以指向函数

  • 函数名也是变量

  • 既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。  

map()高阶函数

map(function, iterable, ...)

 功能

  • 将第一个参数 function 依次作用在参数可迭代对象中的每一个元素上,返回包含每次 function 函数返回值的新迭代器

 参数

  • function -- 函数,有两个参数
  • iterable  -- 一个或多个可迭代对象(如:序列)

 返回值

  • Python 3.x 返回迭代器
def f(x):
return x*x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r)) 运行结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce()高阶函数

reduce(function, iterable[, initializer])

 功能

  • 函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
  • 其效果类似:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

 参数

  • function -- 函数,有两个参数
  • iterable -- 可迭代对象
  • initializer -- 可选,初始参数

 返回值

  • 返回函数计算结果。
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y r = reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
print(r) 运行结果:
25

filter()函数

filter(function, iterable)

 功能

  • 该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新迭代器对象中

 参数

  • function -- 判断函数
  • iterable -- 可迭代对象(如:序列)

 返回值

  • 返回一个迭代器对象
def is_odd(n):
return n % 2 == 1 tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
newlist = list(tmplist)
print(newlist) 运行结果:
[1, 3, 5, 7, 9]

sorted()函数

sorted(iterable, key=abs, reverse=False)

 功能

  • 对所有可迭代的对象进行排序操作

 参数

  • iterable -- 可迭代对象。
  • key -- key指定的函数将作用于可迭代对象上的每一个元素,并根据key函数返回的结果进行排序
  • reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)

 返回值

  • 返回重新排列的列表  
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21]))
运行结果:[-21, -12, 5, 9, 36] print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))
#abs(绝对值函数)此处也可使用 ~ 匿名函数
运行结果:[5, 9, -12, -21, 36]

返回函数

高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。

def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum #将定义的函数sum()作为结果值返回 f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
f()

闭包

闭包是“返回函数”的一个典型应用

闭包的定义: 在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用。这样就构成了一个闭包。

#闭包函数的实例
# outer是外部函数 a和b都是外函数的临时变量
def outer( a ):
b = 10
def inner(): # inner是内函数
print(a+b) #在内函数中 用到了外函数的临时变量
return inner # 外函数的返回值是内函数的引用 if __name__ == '__main__':
# 在这里我们调用外函数传入参数5
#此时外函数两个临时变量 a是5 b是10 ,并创建了内函数,然后把内函数的引用返回存给了demo
# 外函数结束的时候发现内部函数将会用到自己的临时变量,这两个临时变量就不会释放,会绑定给这个内部函数
demo = outer(5)
# 我们调用内部函数,看一看内部函数是不是能使用外部函数的临时变量
# demo存了外函数的返回值,也就是inner函数的引用,这里相当于执行inner函数
demo() # demo2 = outer(7)
demo2()#

匿名函数(lambda表达式)

匿名函数的另一个别称是“lambda表达式”

  • lambda表达式的语法: lambda argument_list: expression
  • 这里的argument_list是参数列表。它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。
  • 这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义,并且表达式只能是单行的。
lambda x: x*x
这个lambda表达式实际等同于:
def f(x):
return x*x >>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

递归函数

  • 在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

  • 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n, 用函数fact(n)表示

  • 可以看出: fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

  • 所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

  • 于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

递归函数的优点和缺点

  • 递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。

  • 缺点是过深的调用会导致栈溢出。

异常处理

1、python各种常见异常

1)  Exception: 所有异常类型
2) AttributeError: 特性引用或赋值失败时引发
3) IOError: 试图打开不存在的文件时引发
4) IndexError: 在使用序列中不存在的索引时引发
5) KeyError: 在使用映射时不存在的键时引发
6) NameError: 在找不到变量名字时引发
7) SyntaxError: 代码有语法错误时引发
8) TypeError: 函数应用于错误类型的对象时引发
9) ValueError: 函数应用于正确类型的对象,但该对象使用不合适的值时引发
10) ZeroDivisionError: 在除操作时第二个参数为0时引发 Python中各种内建异常

2、几种常见捕获异常的方法

 1、捕获单个异常

names = ['alex','jack']
try:
names[2]
except IndexError as e:
print("列表操作错误",e)
# 运行结果: 列表操作错误 list index out of range 捕获单个异常

 2、 多个except子句,捕获多个异常

try:
x = input("Enter the first number:")
y = input("Enter the second number:")
print(x/y)
except ZeroDivisionError:
print("The second number can't zero")
except NameError:
print('That was not a number....') 多个except子句

 3、 一个except捕获多个异常

  说明:如果需要用一个块扑捉多个异常类型,那么可以将他们作为元组列出

try:
x = input("Enter the first number:")
y = input("Enter the second number:")
print(x/y)
except (ZeroDivisionError, TypeError, NameError):
print("your numbers were bogus...") 一个except捕获多个异常

 4、 捕捉对象: except (NameError) as e

try:
x = input("Enter the first number:")
y = input("Enter the second number:")
print(x/y)
except (ZeroDivisionError, TypeError, NameError) as e:
print(e) 捕捉对象: except (NameError) as e
import traceback

try:
name = int('df11')
except Exception as e:
print(traceback.format_exc()) # Traceback (most recent call last):
# File "C:/Users/tom/Desktop/cmdb_cli_ser/AutoClient/test01.py", line 4, in <module>
# name = int('df11')
# ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'df11' traceback.format_exc()获取详细异常信息

 5、真正的全捕捉: except

try:
x = input("Enter the first number:")
y = input("Enter the second number:")
print(x/y)
except:
print('something wrong happened') 正真的全捕捉: except

 6、异常使用结构

try:
# 主代码块
pass
except KeyError as e:
# 异常时,执行该块
pass
else:
# 主代码块正常执行完,执行该块
pass
finally:
# 无论异常与否,最终执行该块
pass 异常使用结构

 7、主动触发异常

try:
raise Exception('错误了。。。')
except Exception as e:
print(e)
# 运行结果: 错误了。。。

 8、自定义异常

class WupeiqiException(Exception):
def __init__(self, msg):
self.message = msg
def __str__(self):
return self.message #最终打印的结果就是这里return返回的值 try:
raise WupeiqiException('我的异常') #这里的字符串就会传入到class类的msg中
except WupeiqiException as e:
print(e)
# 运行结果: 我的异常 自定义异常

 9、断言

  作用:Python的assert是用来检查一个条件,如果它为真,就不做任何事。如果它为假,则会抛出AssertError并且包含错误信息

n = 1
assert type(n) is int
print('aaaa')
# 1. Assert后的断言结果成立时才会执行:print('aaaa')
# 2. Assert后的断言结果不成立时会引发AssertError并退出程序

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