柯里化函数python 柯里化函数的使用场景

学习python 、h5、js需要会高等函数吗？

不用

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高阶函数

编辑

原理

在数学和计算机科学中，高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:

接受一个或多个函数作为输入

输出一个函数

在数学中它们也叫做算子(运算符)或泛函。微积分中的导数就是常见的例子，因为它映射一个函数到另一个函数。

在无类型 lambda演算，所有函数都是高阶的；在有类型 lambda演算（大多数函数式编程语言都从中演化而来）中，高阶函数一般是那些函数型别包含多于一个箭头的函数。在函数式编程中，返回另一个函数的高阶函数被称为柯里化的函数。

在很多函数式编程语言中能找到的 map 函数是高阶函数的一个例子。它接受一个函数 f 作为参数，并返回接受一个列表并应用 f 到它的每个元素的一个函数。[1]

范例

高阶函数的其他例子包括函数复合、积分和常量函数 λx.λy.x。

这是一个Python的例子, 其中函式 g() 有一引数以及回传一函数. 这个例子会打印 100 ( g(f,7)= (7+3)×(7+3) ).

12345   def f(x):return x + 3def g(function, x):return function(x) * function(x)print g(f, 7)   

python中两个括号怎么做

#python 3.3

def make_adder(addend):

def adder(augend):

return augend + addend

return adder  

print(make_adder(10)(20))

参考：

Python 实现自定义柯里化函数类？

答案中的方法使用函数装饰器实现

def currying(func, n=None):

n = n or func.__code__.co_argcount

def merge(*head):

  k = len(head)

  if k == n:

      return func(*head)

  elif k n:

      return currying(lambda *tail: func(*(head + tail)), n - k)

  elif k n:

      raise TypeError('Too many arguments:', head)

return merge

装饰器代码

通过对目标函数进行装饰，实现目标函数柯里化，原理是对目标函数的参数进行计数，当接收参数达到指定个数时进行计算，否则保存已有的参数，其中 currying 函数的第一个参数是目标函数，第二个参数是接收的参数数量，默认值为目标函数的参数个数。

示例代码

如上图代码所示，add3 函数使用 currying 函数装饰，即可实现柯里化

运行结果

发现公司里的大数据开发挣得很多，想转行，

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是最大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

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时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

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