如何正確理解Python函數是第一類對象

函數作為第一類對象（First-Class Object）卻是 Python 函數的一大特性。那究竟什么是第一類對象呢？

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在 Python 中萬物皆為對象，函數也不例外，函數作為對象可以賦值給一個變量、可以作為元素添加到集合對象中、可作為參數值傳遞給其它函數，還可以當做函數的返回值，這些特性就是第一類對象所特有的。

正確理解 Python函數，能夠幫助我們更好地理解 Python 裝飾器、匿名函數（lambda）、函數式編程等高階技術。先來看一個簡單的例子

def foo(text):

... return len(text)

...

foo("zen of python")

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這是一個再簡單不過的函數，用于計算參數 text 的長度，調用函數就是函數名后面跟一個括號，再附帶一個參數，返回值是一個整數。

函數是對象

函數身為一個對象，擁有對象模型的三個通用屬性：id、類型、和值。

id(foo)

4361313816

type(foo)

class 'function'

foo

function foo at 0x103f45e18

作為對象，函數可以賦值給一個變量

bar = foo

賦值給另外一個變量時，函數并不會被調用，僅僅是在函數對象上綁定一個新的名字而已。

bar("zen of python")

13

同理，你還可以把該函數賦值給更多的變量，唯一變化的是該函數對象的引用計數不斷地增加，本質上這些變量最終指向的都是同一個函數對象。

a = foo

函數可以存儲在容器

容器對象（list、dict、set等）中可以存放任何對象，包括整數、字符串，函數也可以作存放到容器對象中，例如

funcs = [foo, str, len]

foo 是我們自定義的函數，str 和 len 是兩個內置函數。for 循環(huán)逐個地迭代出列表中的每個元素時，函數對象賦值給了 f 變量，調用 f(“hello”) 與 調用 foo(“hello”) 本質是一樣的效果，每次 f 都重新指向一個新的函數對象。當然，你也可以使用列表的索引定位到元素來調用函數。

funcs[0]("Python之禪")

# 等效于 foo("Python之禪")

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函數可以作為參數

函數還可以作為參數值傳遞給另外一個函數，例如：

def show(func):

... size = func("python 之禪") # 等效于 foo("Python之禪")

... print ("length of string is : %s" % size)

...

show(foo)

length of string is : 9

函數可以作為返回值

函數作為另外一個函數的返回值，例如：

def nick():

還可以簡寫為

nick()("python")

函數接受一個或多個函數作為輸入或者函數輸出（返回）的值是函數時，我們稱這樣的函數為高階函數，比如上面的 show 和 nick 都屬于高階函數。

Python內置函數中，典型的高階函數是 map 函數，map 接受一個函數和一個迭代對象作為參數，調用 map 時，依次迭代把迭代對象的元素作為參數調用該函數。

map(foo, ["the","zen","of","python"])

lens = map(foo, ["the","zen","of","python"])

list(lens)

[3, 3, 2, 6]

map 函數的作用相當于：

[foo(i) for i in ["the","zen","of","python"]]

[3, 3, 2, 6]

只不過 map 的運行效率更快一點。

函數可以嵌套

Python還允許函數中定義函數，這種函數叫嵌套函數。

def get_length(text):

... def clean(t): # 2

... return t[1:]

... new_text = clean(text) # 1

... return len(new_text)

...

get_length("python")

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這個函數的目的是去除字符串的第一個字符后再計算它的長度，盡管函數本身的意義不大，但能足夠說明嵌套函數。get_length 調用時，先執(zhí)行1處代碼，發(fā)現有調用 clean 函數，于是接著執(zhí)行2中的代碼，把返回值賦值給了 new_text ，再繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)代碼。

clean("python")

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'clean' is not defined

函數中里面嵌套的函數不能在函數外面訪問，只能是在函數內部使用，超出了外部函數的做用域就無效了。

實現了 __call__ 的類也可以作為函數

對于一個自定義的類，如果實現了 __call__ 方法，那么該類的實例對象的行為就是一個函數，是一個可以被調用（callable)的對象。例如：

class Add:

def __init__(self, n):

self.n = n

def __call__(self, x):

return self.n + x

add = Add(1)

add(4)

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執(zhí)行 add(4) 相當于調用 Add.__call__(add, 4)，self 就是實例對象 add，self.n 等于 1，所以返回值為 1+4

add(4)

確定對象是否為可調用對象可以用內置函數callable來判斷。

callable(foo)

True

callable(1)

False

callable(int)

True

總結

Python中包含函數在內的一切皆為對象，函數作為第一類對象，支持賦值給變量，作為參數傳遞給其它函數，作為其它函數的返回值，支持函數的嵌套，實現了__call__方法的類實例對象也可以當做函數被調用。

python里函數的定義

定義：

def 函數名(形參1,形參2='初始定義的內容'):

函數中執(zhí)行的內容

調用：

函數名(實參1)或函數名(形參2=實參2,形參1=實參1)或函數名(實參1,實參2)

深入理解Python reduce函數

例如上面的例子，實現一個整形集合的累加。假設lst = [1,2,3,4,5],實現累加的方式有很多：

第一種：用sum函數。

sum(lst)

第二種：循環(huán)方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三種：遞推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四種：reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一個序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],統計這個集合所有鍵的重復個數，例如1出現了兩次，2出現了兩次等。大致的思路就是用字典存儲，元素就是字典的key,出現的次數就是字典的value。方法依然很多

第一種：for循環(huán)判斷

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二種：比較取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三種：用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通過上面的例子發(fā)現,凡是要對一個集合進行操作的，并且要有一個統計結果的，能夠用循環(huán)或者遞歸方式解決的問題，一般情況下都可以用reduce方式實現。

分享題目：python函數理解,python中關于函數的描述
網頁網址：http://m.rwnh.cn/article14/phjsge.html

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