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news 2025/10/12 23:48:13

电子商务网站建设的策划书,个人求职简历模板,计算机平面设计就业方向及前景,网络推广推广培训在 Python 里，函数不仅能执行逻辑、组织代码，还能像变量一样被传来传去、当做参数传递，这就为“高阶函数”打下了基础。掌握高阶函数，是写出优雅、简洁、可复用代码的关键一步。参考文章：Python 高阶函数 | 简单一点…

在 Python 里，函数不仅能执行逻辑、组织代码，还能像变量一样被传来传去、当做参数传递，这就为“高阶函数”打下了基础。掌握高阶函数，是写出优雅、简洁、可复用代码的关键一步。

参考文章：Python 高阶函数 | 简单一点学习 easyeasy.me

一、什么是高阶函数？

1.1 函数是“第一类对象”

在 Python 中，函数是“第一类对象”，意味着：

函数可以赋值给变量
函数可以作为参数传递
函数可以作为返回值返回

def greet(name):return f"Hello, {name}"say_hello = greet
print(say_hello("Alice"))  # Hello, Alice

1.2 高阶函数的定义

如果一个函数满足以下任意一个条件，它就是高阶函数：

接收一个或多个函数作为参数
返回一个函数

二、内置高阶函数速览

Python 提供了几个常用的内置高阶函数，非常实用，咱们一个个来看：

2.1 `map()`: 映射操作

对可迭代对象里的每个元素执行函数操作。

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x ** 2, nums)
print(list(squared))  # [1, 4, 9, 16]

2.2 `filter()`: 过滤操作

保留符合条件的元素。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
evens = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(evens))  # [2, 4]

2.3 `reduce()`: 累计计算

来自 functools，把所有元素用一个函数合并成一个结果。

from functools import reducenums = [1, 2, 3, 4]
total = reduce(lambda x, y: x + y, nums)
print(total)  # 10

2.4 `sorted()`：自定义排序

key 参数可以传函数，对排序方式进行控制。

words = ["banana", "apple", "cherry"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x))
print(sorted_words)  # ['apple', 'banana', 'cherry']

三、函数作为返回值

Python 函数里可以定义另一个函数，然后返回它。可以根据外部参数“动态生成”函数。

def make_multiplier(factor):def multiply(x):return x * factorreturn multiplydouble = make_multiplier(2)
print(double(5))  # 10

这个技巧非常强大，比如可以创建日志包装器、延迟执行函数等。

四、函数作为参数传递

你可以将一个函数作为参数传递给另一个函数，从而定制行为。

def apply_func(x, func):return func(x)print(apply_func(3, lambda x: x ** 3))  # 27

这个模式在很多地方都有用，比如回调函数、策略模式、装饰器等。

五、常见使用场景

5.1 数据处理

高阶函数和匿名函数（lambda）搭配，可以让代码更简洁：

data = ["  hello ", " world ", "Python  "]
cleaned = map(lambda s: s.strip().upper(), data)
print(list(cleaned))  # ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']

5.2 条件过滤

filter() + lambda 是处理大量数据时的利器：

nums = range(100)
div_by_7 = filter(lambda x: x % 7 == 0, nums)
print(list(div_by_7))

六、组合函数：函数的嵌套与链式调用

高阶函数常用于函数式编程，像流水线一样地组合操作：

from functools import reducewords = ["python", "is", "awesome"]
result = reduce(lambda x, y: x + " " + y.upper(), words, "")
print(result.strip())  # python IS AWESOME

七、进阶：自定义高阶函数

你完全可以写出自己的高阶函数，来封装常用逻辑：

def repeat(n):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(n):func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@repeat(3)
def greet():print("Hi!")greet()