新函数题型|江阴雨辰互联

2023年6月29日发(作者：)

新函数题型

在编写程序的过程中，函数是不可或缺的。函数可以将代码分割成更小的部分，使代码更加模块化和易于维护。在本文中，我们将介绍一些新的函数题型，以帮助您扩展您的编程技能。

一、高阶函数

高阶函数是接受一个或多个函数作为参数，并/或返回一个函数的函数。这种类型的函数可以让我们更加灵活地处理数据和逻辑。

1. map() 函数

map() 函数接受两个参数：一个是要应用到每个元素上的函数，另一个是要操作的列表。它返回一个新列表，其中包含对原始列表中每个元素应用给定函数后得到的结果。

示例代码：

``` def square(x):

return x ** 2

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

squared_numbers = list(map(square, numbers))

print(squared_numbers) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

```

上面的代码中，我们定义了一个名为 square() 的函数，它将传入的参数平方并返回结果。然后我们创建了一个名为 numbers 的列表，并使用 map() 函数将 square() 应用于该列表中的每个元素。最后，我们打印出新列表 squared_numbers 中包含的值。

2. filter() 函数

filter() 函数接受两个参数：一个是要应用到每个元素上的函数，另一个是要操作的列表。它返回一个新列表，其中包含对原始列表中每个元素应用给定函数后返回 True 的元素。

示例代码：

``` def is_even(x):

return x % 2 == 0

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

even_numbers = list(filter(is_even, numbers))

print(even_numbers) # Output: [2, 4]

```

上面的代码中，我们定义了一个名为 is_even() 的函数，它将传入的参数除以 2 并检查余数是否为零。如果是，则返回 True。然后我们创建了一个名为 numbers 的列表，并使用 filter() 函数将 is_even() 应用于该列表中的每个元素。最后，我们打印出新列表 even_numbers 中包含的值。

二、递归函数

递归函数是一种调用自身的函数。这种类型的函数可以让我们更加简洁地解决某些问题。

1. 阶乘函数

阶乘是指从 1 到给定数字之间所有整数的乘积。例如，5! 等于 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120。

下面是一个计算阶乘的递归函数：

```

def factorial(n):

if n == 0:

return 1

else:

return n * factorial(n-1)

print(factorial(5)) # Output: 120

```

上面的代码中，我们定义了一个名为 factorial() 的函数，它接受一个整数作为参数。如果传入的参数是 0，则返回 1。否则，函数将调用自身并返回传入的参数乘以递归调用的结果。

2. 斐波那契数列

斐波那契数列是指前两个数字都是 1，之后的每个数字都是前面两个数字之和的一系列数字。例如，前十个斐波那契数列是 1, 1, 2, 3, 5, 8,

13, 21, 34, 和 55。下面是一个计算斐波那契数列的递归函数：

```

def fibonacci(n):

if n <= 0:

return []

elif n == 1:

return [1]

elif n ==2:

return [1,1]

else:

fib = fibonacci(n-1)

(fib[-1] + fib[-2])

return fib

print(fibonacci(10)) # Output: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, andd55]

```

上面的代码中，我们定义了一个名为 fibonacci() 的函数，它接受一个整数作为参数。如果传入的参数小于或等于零，则返回空列表。如果传入的参数等于一，则返回包含单个元素值为一的列表。如果传入的参数等于二，则返回包含两个元素值为一的列表。否则，函数将调用自身并返回一个包含前 n-1 个斐波那契数列的列表，然后将新的斐波那契数列值添加到该列表中。

三、装饰器

装饰器是一种特殊类型的函数，它可以修改或增强其他函数的功能。装饰器通常用于在不修改原始函数代码的情况下添加或删除某些功能。

1. 计时器装饰器

下面是一个计时器装饰器，它可以测量任何函数执行所需的时间：

```

import time

def timer(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

start_time = ()

result = func(*args, **kwargs)

end_time = ()

print("Time taken: {} seconds".format(end_time - start_time))

return result

return wrapper @timer

def my_function():

(2)

my_function() # Output: Time taken: 2.6562

seconds

```

上面的代码中，我们定义了一个名为 timer() 的装饰器。该装饰器接受一个函数作为参数，并返回一个新函数 wrapper()。wrapper() 函数使用 time 模块测量传入函数执行所需的时间，并打印出结果。最后，我们使用 @timer 装饰符将 my_function() 函数与 timer() 装饰器结合使用。

2. 缓存装饰器

下面是一个缓存装饰器，它可以缓存函数的结果，以便在以后的调用中重复使用：

```

def cache(func):

cached_results = {} def wrapper(*args):

if args in cached_results:

return cached_results[args]

else:

result = func(*args)

cached_results[args] = result

return result

return wrapper