本篇博文主要介绍一些高级的函数特性，如map,reduce,filter,sort,装饰器,lambda等
1. map 这个map是指map/reduce中的map，而不是类似jdk的map数据结构
在python中，map接收两个参数，第一个为函数，第二个为一个可迭代的对象，作用是顺序的将迭代器中的元素丢给函数执行，并将结果作为新的Iterator返回
如将列表中的每个数求平方
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>> [ x*x for x in range(1,6)] [1, 4, 9, 16, 25] >>> def f(x): ... return x * x ... >>> list(map(f, range(1,6))) [1, 4, 9, 16, 25]
上面这样对比之后，发现列表生成式的写法更加简洁，并不能凸显map的优越性
换一个例子，将奇数采用*2，偶数采用平方的方式，则用列表生成式不太好写了
1 2 3 4 5 6 7 8 >>> def f(x): ... if (x % 2==0) : ... return x * x ... else : ... return x *2 ... >>> list(map(f, range(1,6))) [2, 4, 6, 16, 10]
2. reduce map相当于是顺序的执行迭代器中的元素；而reduce则是每个元素执行完毕之后，会与下一个元素一起进行计算，最终返回的是函数最终的计算结果
一个典型的case如，获取列表中元素的和
1 2 3 4 5 6 7 >>> from functools import reduce >>> def f(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(f, range(1, 100)) 4950
需要额外注意的是使用reduce需要引入对应的包
3. filter 过滤，同样接收两个参数，第一个为过滤函数（返回True/False，True表示保留）；第二个为可迭代的对象
如过滤数组中的所有偶数，只保留奇数
1 2 3 4 5 >>> def f(s): ... return s % 2 == 1 ... >>> list(filter(f, range(1, 10))) [1, 3, 5, 7, 9]
4. sorted sorted函数可以实现针对列表的排序，也可以接收一个key函数来实现自定义的排序，如按照绝对值大小进行排序
1 2 3 >>> l=[36, 5, -12, 9, -21] >>> sorted(l, key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
5. 匿名函数 lambda 使用lambda来修饰匿名函数，一般就是一个表达式，配合map/reduce等函数使用时，可能会非常简洁
语法
lambda 参数: 执行逻辑
如针对列表中，每个数求平方后得出新的列表
1 2 >>> list(map(lambda x: x*x, range(1, 5))) [1, 4, 9, 16]
将前面的求和进行改造
1 2 >>> reduce(lambda x,y:x+y, range(1, 100)) 4950
6. 装饰器 在python中这个装饰器的概念更加类似java中的代理模式，可以增强函数的某些操作，在实际使用中，和我们通常说的切面比较像
因为在python中函数可以作为变量来传参使用，因此装饰器模式的实质就是包装一下需要执行的方法，然后在这个方法执行前后做一些事情
实例1：
通过装饰器模式来统计方法的执行耗时
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 import functoolsimport timeprint('----------------------- time start -----------------' ) def metric (func) : @functools.wraps(func) def wrapper (*args, **kw) : start = time.time() try : return func(*args, **kw) finally : end = time.time() print('%s() execute cost: %f() s' % (func.__name__, (end - start))) return wrapper @metric def timeCal () : try : print('time cal now!' ) time.sleep(1 ) except InterruptedError as e: print(e) return 'hello world' print('res' , timeCal()) try : time.sleep(2 ) except InterruptedError as e: print(e) print('----------------------- time over -----------------' )
看下上面的metric方法，就是具体的装饰器实现方式，在需要引用的函数上面加上 @metric 即可了；需要额外注意的是在metric函数内部的wrapper函数上，多加了一行`@functools.wraps (func)，主要是针对直接使用metric(timeCall)的调用方式时，返回的函数的签名依然为timeCall`，具体相关逻辑，参考: python教程之装饰器
上面执行结果的输出如下
1 2 3 4 5 ----------------------- time start ----------------- time cal now! timeCal() execute cost: 1.004160() ms res hello world ----------------------- time over -----------------
实例2：
打印函数执行的日志（如常见的提供rpc服务，输出函数执行时的请求参数和返回结果）, 我们现在考虑这个装饰器可以自主选择是否传参的case
看下面装饰器的具体实现中，首先是判断logger参数，如果是函数方式，则表示注解上没有额外参数，因此返回的是 decorate(prefix)；否则返回decorate，两者之间的区别就是一个传参层级的问题
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 print('----------------------- logger start -----------------' ) def logger (prefix) : def decorate (func) : @functools.wraps(func) def wrapper (*args, **kw) : if not hasattr(prefix, '__call__' ): print("prefix %s() req %s(), %s(): " % (prefix, args, kw)) else : print("method %s() req %s(), %s(): " % (func.__name__, args, kw)) return func(*args, **kw) return wrapper if hasattr(prefix, '__call__' ): return decorate(prefix) else : return decorate @logger('selfCal') def selfCal () : print('cal1....' ) @logger def selfCal2 (text) : print('cal2....' , text) selfCal() selfCal2("2222" ) print('----------------------- logger end -----------------' )
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