Курс Python → Функции высшего порядка в Python

Функции высшего порядка в Python позволяют улучшить структуру кода, делая его более понятным и гибким. Они позволяют передавать функции как аргументы в другие функции и возвращать функции как результат выполнения другой функции. Такой подход делает код более модульным и упрощает его поддержку и расширение.

Пример использования функций высшего порядка — это создание функции, которая принимает другую функцию в качестве аргумента. Например, мы можем создать функцию, которая принимает функцию для преобразования элементов списка. Затем мы можем передать эту функцию в качестве аргумента и применить ее к каждому элементу списка. Это позволяет нам легко изменять способ преобразования элементов без изменения основного кода.


def apply_function_to_list(func, lst):
    return [func(x) for x in lst]

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = apply_function_to_list(square, numbers)
print(squared_numbers)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

В данном примере мы создали функцию apply_function_to_list, которая принимает функцию (в данном случае square) и список чисел. Функция apply_function_to_list применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с результатами преобразования. Таким образом, мы можем легко изменять функцию, которая применяется к элементам списка, не изменяя основной код.

Использование функций высшего порядка также позволяет нам писать более компактный и элегантный код. Мы можем передавать анонимные функции (lambda-функции) в качестве аргументов, что делает код более читаемым и понятным. Кроме того, функции высшего порядка позволяют нам использовать функциональный подход к программированию, что может быть полезно при работе с большими объемами данных.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Вакансии в Nebius
  2. Создание детектора плагиата
  3. Приоритет операций в Python
  4. Нахождение разницы между списками в Python
  5. Функции-генераторы в Python
  6. Генератор данных в Keras
  7. Функции map, filter и reduce
  8. Метод pos в Python
  9. Оптимизация методов в Python 3.7
  10. Запуск внешнего кода в Jupyter
  11. Особенности ключей словаря в Python
  12. Возврат нескольких значений
  13. Создание коллекций из генератора
  14. Запуск файлового сервера
  15. Оператор continue в Python
  16. Метод __index__ в Python
  17. Установка User-Agent в Python
  18. Форматирование данных с помощью pprint
  19. Профилирование с Pandas
  20. EMOT преобразование эмодзи в текст
  21. Создание словарей и множеств в Python.
  22. Объединение строк с помощью метода join
  23. Вывод сложных структур данных с помощью pprint
  24. Работа с геоданными с помощью geopy
  25. Условные выражения в Python
  26. Ключевое слово global в Python
  27. Объединение списков в строку
  28. Импорт классов из другого файла
  29. Очистка данных с помощью pandas
  30. Метод splitlines() для разделения строк
  31. Работа с географическими данными в Python
  32. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  33. Combobox в Tkinter
  34. Конкатенация строк с помощью join()
  35. Различия символов в Python
  36. Объединение списков в Python
  37. Метод rmatmul для обратного матричного умножения
  38. Оператор «моржа» (Walrus Operator)
  39. Удаление элементов из списка в Python
  40. Подсчет частоты элементов с Counter
  41. Работа с IP-адресами в Python
  42. Лямбда-функции для min/max
  43. Работа с WindowsPath()
  44. Нан-рефлексивность в Python
  45. Метод __irshift__ для Python
  46. Обработка ошибок ввода данных
  47. Обработка исключений в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний