Wie erstelle ich Funktionen höherer Ordnung in Python?
In Python wird eine Funktion, die eine andere Funktion als Argument verwendet oder eine Funktion als Ausgabe zurückgibt, als Funktion höherer Ordnung bezeichnet. Werfen wir einen Blick auf seine Funktionen -
Diese Funktion kann in einer Variablen gespeichert werden.
Diese Funktion kann als Parameter an eine andere Funktion übergeben werden.
Funktionen höherer Ordnung können in Listen, Hash-Tabellen usw. gespeichert werden.
Funktionen können von Funktionen zurückgegeben werden.
Schauen wir uns einige Beispiele an −
Funktion als Objekt
Die chinesische Übersetzung vonBeispiel
lautet:Beispiel
In diesem Beispiel werden diese Funktionen als Objekte behandelt. Hier wird die Funktion demo() einer Variablen zugewiesen -
# Creating a function def demo(mystr): return mystr.swapcase() # swapping the case print(demo('Thisisit!')) sample = demo print(sample('Hello'))
Ausgabe
tHISISIT! hELLO
Funktion als Parameter übergeben
Die chinesische Übersetzung vonBeispiel
lautet:Beispiel
In dieser Funktion als Parameter übergeben. Die Funktion demo3() ruft die Funktionen demo() und demo2() als Parameter auf.
def demo(text): return text.swapcase() def demo2(text): return text.capitalize() def demo3(func): res = func("This is it!") # Function passed as an argument print (res) # Calling demo3(demo) demo3(demo2)
Ausgabe
tHIS IS IT! This is it!
Lassen Sie uns nun über Dekorateure sprechen. Wir können Dekoratoren als Funktionen höherer Ordnung verwenden.
Dekorateure in Python
Die chinesische Übersetzung vonBeispiel
lautet:Beispiel
In einem Dekorator wird eine Funktion als Parameter an eine andere Funktion übergeben und dann in der Wrapper-Funktion aufgerufen. Schauen wir uns ein kurzes Beispiel an −
@mydecorator def hello_decorator(): print("This is sample text.")
Das Obige kann auch als -
geschrieben werdendef demo_decorator(): print("This is sample text.") hello_decorator = mydecorator (demo_decorator)
Dekorationsbeispiel
Die chinesische Übersetzung vonBeispiel
lautet:Beispiel
In diesem Beispiel werden wir mit Dekoratoren als Funktionen höherer Ordnung arbeiten -
def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) # outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc # calling demoFunc2 = outerFunc(demoFunc) demoFunc2(10, 20)
Ausgabe
Sum = 30
Beispiel
lautet:Beispiel
def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) # outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc # calling demoFunc2 = outerFunc(demoFunc) demoFunc2(10, 20)
Ausgabe
Sum = 30
Syntax-Dekorator anwenden
Die chinesische Übersetzung vonBeispiel
lautet:Beispiel
Das obige Beispiel kann mit einem Decorator mit @-Symbol vereinfacht werden. Die Anwendung von Dekoratoren kann vereinfacht werden, indem das @-Symbol vor der Funktion platziert wird, die wir dekorieren möchten -
# outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc @outerFunc def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) demoFunc(10,20)
Ausgabe
Sum = 30
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich Funktionen höherer Ordnung in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

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Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

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