Skip to content

Commit

Permalink
Merge pull request Asabeneh#591 from Archie818/14_higher_order_functions
Browse files Browse the repository at this point in the history
add 14_Day_Higher_order_functions Chinese support
  • Loading branch information
Asabeneh authored Aug 17, 2024
2 parents 70eaf9b + e8e8d25 commit 5b8fe84
Showing 1 changed file with 368 additions and 0 deletions.
368 changes: 368 additions & 0 deletions Chinese/14_higher_order_functions.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,368 @@
<div align="center">
<h1> 30天Python:第14天 - 高阶函数</h1>
<a class="header-badge" target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/asabeneh/">
<img src="https://img.shields.io/badge/style--5eba00.svg?label=LinkedIn&logo=linkedin&style=social">
</a>
<a class="header-badge" target="_blank" href="https://twitter.com/Asabeneh">
<img alt="Twitter Follow" src="https://img.shields.io/twitter/follow/asabeneh?style=social">
</a>

<sub>作者:
<a href="https://www.linkedin.com/in/asabeneh/" target="_blank">Asabeneh Yetayeh</a><br>
<small>第二版:2021 年 7 月</small>
</sub>

</div>

[<< 第 13 天](../13_Day_List_comprehension/13_list_comprehension.md) | [第 15 天>>](../15_Day_Python_type_errors/15_python_type_errors.md)

![30DaysOfPython](../images/[email protected])

- [📘 第 14 天](#-第14天)
- [高阶函数](#高阶函数)
- [函数作为参数](#函数作为参数)
- [函数作为返回值](#函数作为返回值)
- [Python 闭包](#python闭包)
- [Python 装饰器](#python装饰器)
- [创建装饰器](#创建装饰器)
- [将多个装饰器应用于单个函数](#将多个装饰器应用于单个函数)
- [在装饰器函数中接受参数](#在装饰器函数中接受参数)
- [内置高阶函数](#内置高阶函数)
- [Python - Map 函数](#python---map函数)
- [Python - Filter 函数](#python---filter函数)
- [Python - Reduce 函数](#python---reduce函数)
- [💻 练习:第 14 天](#-练习-第14天)
- [练习:简单](#练习-简单)
- [练习:中等](#练习-中等)
- [练习:高级](#练习-高级)

# 📘 第 14 天

## 高阶函数

在 Python 中,函数被视为第一类公民,可以对函数执行以下操作:

- 一个函数可以接收一个或多个函数作为参数
- 一个函数可以作为另一个函数的返回值
- 一个函数可以被修改
- 一个函数可以被赋值给变量

在本节中,我们将讨论:

1. 将函数作为参数传递
2. 将函数作为返回值返回
3. 使用 Python 闭包和装饰器

### 函数作为参数

```py
def sum_numbers(nums): # 普通函数
return sum(nums) # 使用内置函数sum的函数

def higher_order_function(f, lst): # 将函数作为参数
summation = f(lst)
return summation
result = higher_order_function(sum_numbers, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result) # 15
```

### 函数作为返回值

```py
def square(x): # 求平方函数
return x ** 2

def cube(x): # 求立方函数
return x ** 3

def absolute(x): # 求绝对值函数
if x >= 0:
return x
else:
return -(x)

def higher_order_function(type): # 返回一个函数的高阶函数
if type == 'square':
return square
elif type == 'cube':
return cube
elif type == 'absolute':
return absolute

result = higher_order_function('square')
print(result(3)) # 9
result = higher_order_function('cube')
print(result(3)) # 27
result = higher_order_function('absolute')
print(result(-3)) # 3
```

从上述示例中可以看到,高阶函数根据传入的参数来返回不同的函数。

## Python 闭包

Python 允许嵌套函数访问外部封闭函数的作用域。 这称为闭包。 让我们看看闭包在 Python 中的工作原理。在 Python 中,闭包是通过在另一个封装函数内部嵌套函数,然后返回内部函数来创建的。请看下面的例子。

**示例:**

```py
def add_ten():
ten = 10
def add(num):
return num + ten
return add

closure_result = add_ten()
print(closure_result(5)) # 15
print(closure_result(10)) # 20
```

## Python 装饰器

装饰器是一种设计模式,允许用户在不修改对象结构的情况下为其添加新功能。装饰器通常在你想要装饰的函数定义之前调用。

### 创建装饰器

要创建装饰器函数,我们需要一个带有内部包装器函数的外部函数。

**示例:**

```py
# 普通函数
def greeting():
return 'Welcome to Python'
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper
g = uppercase_decorator(greeting)
print(g()) # WELCOME TO PYTHON

# 使用装饰器实现上面的示例

'''这个装饰器函数是一个高阶函数,接收一个函数作为参数'''
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper
@uppercase_decorator
def greeting():
return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # WELCOME TO PYTHON
```

### 将多个装饰器应用于单个函数

```py

'''这些装饰器函数是高阶函数,接收函数作为参数'''

# 第一个装饰器
def uppercase_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
make_uppercase = func.upper()
return make_uppercase
return wrapper

# 第二个装饰器
def split_string_decorator(function):
def wrapper():
func = function()
splitted_string = func.split()
return splitted_string

return wrapper

@split_string_decorator
@uppercase_decorator # 在此情况下,装饰器的顺序很重要 - .upper()函数不适用于列表
def greeting():
return 'Welcome to Python'
print(greeting()) # WELCOME TO PYTHON
```

### 在装饰器函数中接受参数

大多数时候我们需要我们的函数接受参数,所以我们可能需要定义一个接受参数的装饰器。

```py
def decorator_with_parameters(function):
def wrapper_accepting_parameters(para1, para2, para3):
function(para1, para2, para3)
print("I live in {}".format(para3))
return wrapper_accepting_parameters

@decorator_with_parameters
def print_full_name(first_name, last_name, country):
print("I am {} {}. I love to teach.".format(
first_name, last_name, country))

print_full_name("Asabeneh", "Yetayeh",'Finland')
```

## 内置高阶函数

在本部分中,我们将讨论一些内置的高阶函数,如*map()*, *filter**reduce*
Lambda 函数可以作为参数传递,其最佳使用案例是在地图、过滤和减少等功能中。

### Python - Map 函数

map()函数是一个内置函数,接收一个函数和可迭代对象作为参数。

```py
# 语法
map(function, iterable)
```

**示例:1**

```py
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象
def square(x):
return x ** 2
numbers_squared = map(square, numbers)
print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 让我们应用lambda函数
numbers_squared = map(lambda x : x ** 2, numbers)
print(list(numbers_squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]
```

**示例:2**

```py
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] # 可迭代对象
numbers_int = map(int, numbers_str)
print(list(numbers_int)) # [1, 2, 3, 4, 5]
```

**示例:3**

```py
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # 可迭代对象

def change_to_upper(name):
return name.upper()

names_upper_cased = map(change_to_upper, names)
print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']

# 让我们应用lambda函数
names_upper_cased = map(lambda name: name.upper(), names)
print(list(names_upper_cased)) # ['ASABENEH', 'LIDIYA', 'ERMIAS', 'ABRAHAM']
```

map 函数实际上是迭代列表。例如,它将名称更改为大写并返回一个新列表。

### Python - Filter 函数

filter()函数调用指定函数,该函数对指定的可迭代对象(列表)中的每个项目返回布尔值。它过滤出满足过滤条件的项目。

```py
# 语法
filter(function, iterable)
```

**示例:1**

```py
# 让我们只过滤偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象

def is_even(num):
if num % 2 == 0:
return True
return False

even_numbers = filter(is_even, numbers)
print(list(even_numbers)) # [2, 4]
```

**示例:2**

```py
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 可迭代对象

def is_odd(num):
if num % 2 != 0:
return True
return False

odd_numbers = filter(is_odd, numbers)
print(list(odd_numbers)) # [1, 3, 5]
```

```py
# 过滤长名称
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham'] # 可迭代对象
def is_name_long(name):
if len(name) > 7:
return True
return False

long_names = filter(is_name_long, names)
print(list(long_names)) # ['Asabeneh']
```

### Python - Reduce 函数

*reduce()*函数定义在 functools 模块中,我们需要从这个模块中导入它。像 map 和 filter 一样,它接收两个参数,一个函数和一个可迭代对象。然而,它不返回另一个可迭代对象,而是返回一个单一的值。
**示例:1**

```py
numbers_str = ['1', '2', '3', '4', '5'] # 可迭代对象
def add_two_nums(x, y):
return int(x) + int(y)

total = reduce(add_two_nums, numbers_str)
print(total) # 15
```

## 💻 练习:第 14 天

```py
countries = ['Estonia', 'Finland', 'Sweden', 'Denmark', 'Norway', 'Iceland']
names = ['Asabeneh', 'Lidiya', 'Ermias', 'Abraham']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```

### 练习:简单

1. 解释 map、filter 和 reduce 的区别。
2. 解释高阶函数、闭包和装饰器的区别。
3. 定义调用函数,见示例。
4. 使用 for 循环打印 countries 列表中的每个国家。
5. 使用 for 循环打印 names 列表中的每个名称。
6. 使用 for 循环打印 numbers 列表中的每个数字。

### 练习:中等

1. 使用 map 将 countries 列表中的每个国家更改为大写,生成一个新列表。
2. 使用 map 将 numbers 列表中的每个数字更改为平方,生成一个新列表。
3. 使用 map 将 names 列表中的每个名称更改为大写,生成一个新列表。
4. 使用 filter 过滤出包含“land”的国家。
5. 使用 filter 过滤出正好六个字符的国家。
6. 使用 filter 过滤出包含六个字母及以上的国家。
7. 使用 filter 过滤出以'E'开头的国家。
8. 链接两个或多个列表迭代器(例如 arr.map(callback).filter(callback).reduce(callback))。
9. 声明一个函数 get_string_lists,它接收一个列表作为参数并返回一个仅包含字符串项的列表。
10. 使用 reduce 对 numbers 列表中的所有数字求和。
11. 使用 reduce 将所有国家连接起来,生成句子:Estonia, Finland, Sweden, Denmark, Norway, and Iceland are north European countries。
12. 声明一个函数 categorize_countries,返回一个包含某种通用模式的国家列表(可以在本仓库的 countries.js 文件中找到国家列表,例如 'land', 'ia', 'island', 'stan')。
13. 创建一个返回字典的函数,其中键表示国家名称的首字母,值表示以该字母开头的国家数。
14. 声明一个 get_first_ten_countries 函数 - 它返回数据文件夹中 countries.js 列表中的前十个国家。
15. 声明一个 get_last_ten_countries 函数 - 它返回国家列表中的最后十个国家。

### 练习:高级

1. 使用 countries_data.py (https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python/blob/master/data/countries-data.py) 文件,完成以下任务:
- 按国家名称、首都和人口排序国家
- 按位置排序出前十个最常用语言。
- 排序出前十个人口最多的国家。

🎉 恭喜你! 🎉

[<< 第 13 天](../13_Day_List_comprehension/13_list_comprehension.md) | [第 15 天>>](../15_Day_Python_type_errors/15_python_type_errors.md)

0 comments on commit 5b8fe84

Please sign in to comment.