Python 十個高階函數
高階函數，顧名思義，是那些可以接收函數作為參數，或是返回函數作為結果的函數。它們讓你的代碼更加靈活、簡潔，同時也提升了代碼的復用性。
接下來，我們將通過一系列的實例來深入理解高階函數的魅力。讓我們開始吧！
實例一：map 函數的應用
map 函數接收一個函數和一個序列，將函數應用于序列中的每一項，返回一個迭代器。例如，如果我們想要將一個列表中的所有數字平方，我們可以這樣做：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared)) # 輸出：[1, 4, 9, 16, 25]
實例二：filter 函數的魔法
filter 函數同樣接收一個函數和一個序列，但它會過濾出序列中滿足條件的元素。比如，篩選出列表中大于10的數：
numbers = [5, 11, 15, 2, 8]
filtered = filter(lambda x: x > 10, numbers)
print(list(filtered)) # 輸出：[11, 15]
實例三：reduce 函數的力量
reduce 函數需要從functools模塊中導入，它將一個數據集中的所有數據進行累積操作。假設我們要計算一個列表中所有數的乘積：
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # 輸出：120實例四：函數作為參數
我們可以通過定義一個函數，使其能夠接受其他函數作為參數，從而實現更高級的抽象和代碼復用。比如，編寫一個函數apply_function，它可以接收一個函數和一個參數，然后應用這個函數：
def apply_function(func, arg):
return func(arg)
def square(x):
return x * x
print(apply_function(square, 5)) # 輸出：25實例五：裝飾器的優雅
裝飾器是Python中一個非常強大的高階函數概念，它們可以修改或增強現有函數的行為。比如，我們創建一個簡單的裝飾器，用于記錄函數調用：
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log_decorator
def greet(name):
return f"Hello, {name}"
print(greet("Alice")) # 輸出：Calling greet
# Hello, Alice實例六：sorted 函數與自定義排序
sorted 函數允許你傳遞一個key參數來指定如何比較元素。這使得排序變得非常靈活。例如，如果我們有一個包含字典的列表，我們可以按照某個鍵的值來排序：
people = [
{'name': 'Alice', 'age': 25},
{'name': 'Bob', 'age': 22},
{'name': 'Charlie', 'age': 30}
]
sorted_people = sorted(people, key=lambda person: person['age'])
for person in sorted_people:
print(person)這將按年齡從小到大排序。
實例七：使用itertools模塊
Python的itertools模塊提供了很多高階函數，可以處理迭代器的創建和操作。例如，chain函數可以將多個迭代器鏈接在一起：
import itertools
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
chained = itertools.chain(list1, list2)
print(list(chained)) # 輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]實例八：functools.partial函數
functools.partial允許你凍結函數的部分參數，創建一個新的函數。這對于需要固定某些參數值的情況非常有用：
from functools import partial
def power(base, exponent):
return base ** exponent
square = partial(power, expnotallow=2)
cube = partial(power, expnotallow=3)
print(square(5)) # 輸出：25
print(cube(5)) # 輸出：125實例九：zip函數的多用途
zip函數可以將多個序列打包成一個元組的列表。當你需要同時遍歷多個序列時，這非常有用。例如，合并兩個列表的元素：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 22, 30]
combined = zip(names, ages)
for name, age in combined:
print(f"{name} is {age} years old")實例十：any和all函數的邏輯判斷
any和all函數分別用來檢查序列中是否至少有一個元素滿足條件，以及所有元素是否都滿足條件。例如，檢查一個列表中是否有偶數：
numbers = [1, 3, 5, 7, 8]
has_even = any(number % 2 == 0 for number in numbers)
print(has_even) # 輸出：True
all_odd = all(number % 2 != 0 for number in numbers)
print(all_odd) # 輸出：False這些高階函數的例子展示了Python語言的強大和靈活性。它們不僅讓代碼更加緊湊，還提高了代碼的可讀性和可維護性。希望這些示例能夠幫助你更好地理解和運用高階函數！
