#0724周二#高阶函数

一、filter()

filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

练习：回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()筛选出回数

def _is_pal(x):
    kk = list[map(int, str(x))]
    return kk == kk[::-1]

def gen_pal(n):
    return list(filter(_is_pal, range(1, n)))

kk = gen_pal(1000)

list(map(int, str(value)))用于将一个数的每一位保存在一个list中，其实这样多余了。更简单的，直接比较字符串形式的数字就可以了。因此可将kk = list[map(int, str(x))]改为kk = str(x)。

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二、 Lambda表达式

带有一个参数的Lambda表达式和对应的非匿名函数：

def f(n):
    return lambda x: x % n
print (f(1)(2))     # n=1; x=2

参数传入关系是什么？写成下面这种形式方便理解：

def g(n):
    return lambda x: x % n
k = g(1)            # n=1
print ((k(2)))  # x=2

可以看出，执行k = g(1)返回的是一个匿名函数lambda x: x % 1，该匿名函数的功能与

def s(x):
    return x % 1

是相同的。
执行k = g(1)后k就指向了这个函数，因此再传入参数x = 2，得到结果。

注意：上面代码中，f(n)只接收一个参数n，是不能写成两个参数形式的f(n, x)，如果非匿名函数没有传入参数，调用的时候也必须写成f()(2)，不能写成f(2)

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三、sorted()

Python内置的sorted()函数可以对list进行排序，此外还可以接收一个key函数来实现自定义排序。如sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)。
key制定的函数将作用于list的每一个元素上。
因此在设计这个映射函数时，是对每个元素进行处理。

例：假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩：
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
请用sorted()对上述列表分别按名字排序。

def by_name(t):
    return t[0]

def by_score(t):
    return -t[1]

函数by_name(t)的传入元素的结构是这样的：('Bob', 75)，是一个tuple，取出tuple的第一个元素并返回，即return t[0]

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四、返回函数

利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数。

def gen_count():
    def seq():
        n = 0
        while True:
            n = n + 1
            yield n
    f = seq()
    return next(f)

counterA = gen_count()
print(counterA(), counterA(), counterA(), counterA(), counterA()) # 1 2 3 4 5
counterB = gen_count()
if [counterB(), counterB(), counterB(), counterB()] == [1, 2, 3, 4]:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')

输出“测试失败”。分析原因：
seq()是一个自然数无限序列生成器，f = seq()调用生成器，返回next()。
当执行counterA = g()后，从调试器可以看出counterA = {int} 1，这是因为函数返回了next(f)，这返回的不是一个函数，而是一个值，gen_count()不是一个返回函数。

修改：

def gen_count():
    def seq():
        n = 0
        while True:
            n = n + 1
            yield n
    f = seq()

    def g():
        return next(f)

    return g


counterA = gen_count()
print(counterA(), counterA(), counterA(), counterA(), counterA()) # 1 2 3 4 5
counterB = gen_count()
if [counterB(), counterB(), counterB(), counterB()] == [1, 2, 3, 4]:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')

这样修改后，返回值就变成了函数，每次执行counterA()就相当于执行next(f)。