python中map、reduce、filter、自定义排序函数、装饰器函数和偏函数

import functoolsfrom functools import reduce# map()是python内置高阶函数，功能是接收一个函数和一个list# 把函数f依次作用在list的每一个元素上，得到一个新的list并返回。# 例1. 把list的每个元素都做平方并返回def f(x):    return x * xprint(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5])))print(list(map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4, 5])))  # 利用匿名函数lambda# 注意：由于list可以包含任意类型的元素，故map()不仅可以处理只包含数值的list# 还可以处理包含任意类型的list，只要传入的函数f能处理该数据类型# reduce()函数也是python内置高阶函数，接收的参数和map()类似，一个函数f和一个list，但行为有所不同# reduce传入的f必须接收两个参数，对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值# 例1. 对list中的所有元素求和def f(x, y):    return x + yreduce(f, [1, 2, 3, 4, 5])# reduce还可以接收第三个可选参数，作为计算初始值# 例2. 对list中所有元素求和，并加上100def f(x, y):    return x + yreduce(f, [1, 2, 3, 4, 5], 100)# filter函数是python内置的另一有用的高阶函数，它接收一个函数f和一个list，函数f对每个元素进行判断# 返回True或False，filter根据判断结果自动给过滤掉不符合条件的元素，返回又符合条件的元素组成的新list# 例1. 从list中删除偶数，保留奇数def isOdd(x):    return x % 2 == 1filter(isOdd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])# 例2. 删除None或空字符串def isNotEmpty(s):    return s and len(s.strip()) > 0filter(isNotEmpty, ['test', None, '', ' '])# sort()也是高阶函数，可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是：传入两个带比较的元素x,y# 如果x<y则返回-1，x>y则返回1，x=y则返回0# 例1. 对list进行排序sorted([3, 6, 2, 7, 38, 9])# 例2. 如果我们要实现倒序排序，只需自己编写一个reversedCmp函数def reversedCmp(x, y):    if x > y:        return -1    if x < y:        return 1    return 0# sorted([5,3,6,4,1,7],reversedCmp) #python3已经不支持了print(sorted(['bus','amount','Zero','Ceiling'], key=None))# 装饰器def fPrint(f): #装饰器函数    def fn(x):        print('call '+f.__name__+"()")        return f(x)    return fndef f1(x):    return x * x# f1 = fPrint(f1)# 等价于@fPrintdef f1(x):    return x*xprint(f1.__name__)  # 可以看到函数名已经不是'f1'，而是@fPrint内部定义的'fn'# 所以对于那些依赖函数名的代码就会失效，而且decorator还改变了函数的__doc__等其他属性# 如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的"改造"，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中def fPrint(f): #装饰器函数    @functools.wraps(f)    def fn(x):        print('call '+f.__name__+"()")        return f(x)    return fn@fPrintdef f1(x):    return x*xprint(f1.__name__)  # 这样函数名就变为'f1'了print(f1(2))int('1010101')  # 默认是十进制int2 = functools.partial(int, base=2)  # 利用偏函数设置参数为二进制的新函数int2('1010101')