python匿名函数(lambda)、函数参数（*args、**kwargs）、柯里化及生成器

谁践踏了优雅 2022-05-29 14:11 187阅读 0赞

**1、匿名函数**

通过**lambda关键字**进行定义，**语句的结果就是返回值，**如下所示：

In [32]: def sho_function(a):
        ...:     return a**2
        ...:
    
    In [33]: equiv = lambda a : a**2
    
    In [34]: print(equiv(3))
    9

**2、函数的参数**

python中，函数参数的工作方式是很简单的，如编写的函数function(a, b, c, d=some , e=value)时，**位置和关键字参数分别被打包成元组和字典，函数实际接收到的是一个元组args和一个字典kwargs**，自动在内部做如下转换：

a, b, c = args

d = kwargs('d', d\_default\_value)

e = kwargs('e', e\_default\_value)

如下面的示例：

In [35]: def argsfunction(*args, **kwargs):
        ...:     print('args is ',args)
        ...:     print('kwargs is ',kwargs)
        ...:     print('first value in args is ',args[0])
        ...:     print('key \'kw1\' value is' ,kwargs.get('kw1','java'))
        ...:
    
    In [36]: argsfunction(2, 4, kw1='thon', kw2='py')
    args is  (2, 4)
    kwargs is  {'kw1': 'thon', 'kw2': 'py'}
    first value in args is  2
    key 'kw1' value is thon

**3、柯里化：部分参数的应用**

柯里化是指通过“部分参数应用”**从现有函数派生出新函数**的技术，如下面的应用：

In [37]: def add_number(x, y):
        ...:     return x+y
        ...:
    
    In [38]: add_five = lambda y : add_number(5, y)
    
    In [39]: print(add_five(10))
    15

add\_number的第二个参数被称为“柯里化的”，其**实质就是定义了一个可以调用现有函数的新函数**而已。内置的**functools模块**可以用**partial函数**将此过程简化。如下所示：

In [1]: def add_numbers(x, y):
       ...:     return x + y;
       ...:
    
    In [2]: from functools import partial
    
    In [3]: add_six = partial(add_numbers, 6)
    
    In [4]: print(add_six(10))
    16

**4、 生成器**

**生成器（generator）**是**构造新的可迭代对象**的一种简单方式，**一般的函数执行之后只会返回单个值，而生成器是以延迟的方式返回一个值序列**，即**每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续。**创建一个生成器，只需将函数中的**return替换为yield**即可，请看下面的示例：

In [5]: #函数
    
    In [6]: def squares1(n=10):
       ...:     print('generating squares from 1 to %d' % (n ** 2))
       ...:     for i in range(1, n+1):
       ...:         return i ** 2
       ...:
    
    In [7]: sq1=squares1()
    generating squares from 1 to 100

In [8]: #生成器
    
    In [9]: def squares2(n=10):
       ...:     print('generating squares from 1 to %d' % (n ** 2))
       ...:     for i in range(1, n+1):
       ...:         yield i ** 2
       ...:
    
    In [10]: gen = squares2()
    
    In [11]: gen
    Out[11]: <generator object squares2 at 0x000001F35699D8E0>
    
    In [12]: for x in gen:
        ...:     print(x)
        ...:
    generating squares from 1 to 100
    1
    4
    9
    16
    25
    36
    49
    64
    81
    100

**生成器表达式（generator expression）**：是构造生成器的最简单方式，生成器也有一个类似于列表、字典、集合推导式的东西，创建方式为：**把列表推导式两端的方括号（中括号）改成圆括号（小括号）**，如下所示：

In [13]: gen2 = (x ** 2 for x in range(100))
    
    In [14]: gen2
    Out[14]: <generator object <genexpr> at 0x000001F356A92CA8>

**生成器表达式可用于任何接受生成器的python函数中**，如下所示：

In [15]: sum (x ** 2 for x in range(100))
    Out[15]: 328350

**itertools模块：**标准库itertools模块中有一组用于常见数据算法的生成器，比如**groupby可以接受任何序列和一个函数**，他**根据函数的返回值**对序列中的**连续元素**进行**分组（注意是连续元素）**，所下面的例子：

In [16]: #itertools模块
        ...: import itertools
        ...: first_letter = lambda x:x[0]
        ...: names=['Alan', 'ABC', 'Test', 'Tom', 'ACT', 'Why']
        ...: for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):
        ...:     print(letter, list(names))
        ...:
    A ['Alan', 'ABC']
    T ['Test', 'Tom']
    A ['ACT']
    W ['Why']

**常见的itertools函数如下：**

（1）imap（func, \*iterables）：内置函数map的生成器版，将func应用于参数序列的各个打包元组;

（2）ifilter(func, iterable)：内置函数filter的生成器版，当func(x)为True时输出元素x；

（3）combinations(iterable, k)：生成一个由iterable中所有可能的k元元组构成的序列（不考虑顺序）；

（4）permutations(iterable, k)：生成一个由iterable中所有可能的k元元组构成的序列（考虑顺序）；

（5）groupby(iterable\[, keyfunc\])：为每个唯一键生成一个**(key, subitrator)**。