1、高阶函数

1.1 高阶函数简介

接收一个或多个函数作为参数，或者将函数作为返回值返回的函数就是⾼阶函数当使用一个函数作为参数的时候，实际上是将指定的代码传递到了目标函数

ex1：将指定列表中的偶数提取出来，形成一个新的列表

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] def fn(L): # 参数L是被指定的列表 new_lst = [] for n in L: if n % 2 == 0: new_lst.append(n) return new_lst print(fn(lst)) # 输出结果为：[2, 4, 6, 8, 10]

ex2：根据用户需求解函数值

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] def fn2(i): if i % 2 == 0: # 求偶数 return True def fn3(i): if i > 5: # 求大于5的数 return True return False def fn(func,L): # 参数L是被指定的列表 new_lst = [] for n in L: if func(n): new_lst.append(n) return new_lst print(fn(fn2,lst)) # 输出结果为：[2, 4, 6, 8, 10] print(fn(fn3,lst)) # 输出结果为：[6, 7, 8, 9, 10]

1.2 匿名函数

filter()一个高阶函数，需要将别的函数作为参数来传递可以将可迭代对象进行过滤返回值是可迭代对象 lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] def fn4(i): if i % 3 ==0: return True return False print(filter(fn4,lst)) # 输出结果为： <filter object at 0x000001E19A1989B0> print(list(filter(fn4,lst))) # 输出结果为：[3, 6, 9] 匿名函数，lambda表达式lambda表达式专门用来创建一些简单的函数（单一函数），也是函数的另一种创建方式语法：lambda 参数列表：返回值 def fn5(a,b): return a + b print(fn5(1,2)) # 输出结果为：3 print((lambda a,b:a + b)(10,50)) # 输出结果为：60 将匿名函数赋值给一个变量 fn6 = (lambda a,b : a + b)(6,7) print(fn6) # 输出结果为：13 fn6 = lambda a,b : a + b print(fn6(5,6)) # 输出结果为：11 匿名函数最大的好处就是它只会用一次，用完就会从内存中消失 lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] r = filter(lambda i:i % 3 == 0,lst) print(list(r)) # 输出结果为：[3, 6, 9]

2、闭包

高阶函数第二种，将函数作为参数返回，这种高阶函数称之为闭包闭包的好处 通过闭包可以创建⼀些只有当前函数能访问的变量可以将⼀些私有数据藏到闭包中 def make_fn(): nums = [] def fn1(n): nums.append(n) return sum(nums)/len(nums) return fn1 mf = make_fn() print(mf(10)) # 输出结果为：10.0 nums = [] # 对内部列表无影响 print(mf(20)) # 输出结果为：15.0 形成闭包的条件 函数嵌套将内部函数作为返回值返回 （高阶函数的必要条件之一）内部函数必须要使⽤到外部函数的变量

3、装饰器的引入

我们可以直接通过修改函数中的代码来完成需求，但是会产⽣以下⼀些问题 如果修改的函数多，修改起来会⽐较麻烦不⽅便后期的维护这样做会违反开闭原则(ocp) ， 程序的设计，要求开放对程序的扩展，要关闭对程序的修改 对函数进行扩展，可以通过装饰器来解决

4、装饰器的使用

通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进⾏扩展在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的@函数名的方式来对其他的函数进行扩展 def fn(): print('我是fn函数') def start_end(): def new_func(): print('函数开始执行') fn() print('函数执行结束') return new_func f = start_end() f() # 输出结果为：函数开始执行 我是fn函数 函数执行结束 def fn(): print('我是fn函数') def start_end(old): def new_func(): print('函数开始执行') old() print('函数执行结束') return new_func f = start_end(fn) f() # 输出结果为：函数开始执行 我是fn函数 函数执行结束 def fn(): print('我是fn函数') def start_end(old): # 内部创建了一个函数 def new_function(*args,**kwargs): print('函数开始执行') r = old(*args,**kwargs) print('函数执行结束') # 返回函数的执行结果 return r # 返回新的函数 return new_function f = start_end(fn) r = f() print(r) # 输出结果为：函数开始执行 我是fn函数 函数执行结束 None def add(a,b): r = a + b return r def start_end(old): # 内部创建了一个函数 def new_function(*args,**kwargs): print('函数开始执行') r = old(*args,**kwargs) print('函数执行结束') # 返回函数的执行结果 return r # 返回新的函数 return new_function f2 = start_end(add) r = f2(13,46) print(r) # 输出结果为：函数开始执行 函数执行结束 59 像类似于start_end(old)这种函数我们就称之为装饰器通过装饰器可以在不修改原来的函数的情况下对函数进行扩展在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的 def start_end(old): # 内部创建了一个函数 def new_function(*args,**kwargs): print('函数开始执行') r = old(*args,**kwargs) print('函数执行结束') # 返回函数的执行结果 return r # 返回新的函数 return new_function @start_end def speak(): print('同志们辛苦了！！！！') speak() # 输出结果为：函数开始执行 同志们辛苦了！！！！ 函数执行结束