python 函数式编程

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ruochen

修改于 2021-05-12 09:59:08

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python语言的高级特性

函数式编程（FunctionalProgramming）

基于lambda演算的一种编程方式
- 程序中中有函数
- 函数可以作为参数，同样可以作为返回值
- 纯函数式编程语言：LISP，Haskell、
python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点，可以理解成一半函数式一半python
需要学习
- 高阶函数
- 返回函数
- 匿名函数
- 装饰器
- 偏函数

lambda表达式

函数：最大程度复用代码
- 存在问题：如果函数很小，很短，则会造成啰嗦
- 如果函数被调用次数少，则会造成浪费
- 对于阅读者来说，造成阅读流程的被迫中断
lambda表达式（匿名函数）：
- 一个表达式，函数体相对简单
- 不是一个代码块，仅仅是一个表达式
- 可以有参数，有多个参数也可以，用逗号隔开

# “小”函数举例
def printA():
    print("AAAAAA")
    
printA()

AAAAAA

# lambda表达式的用法
# 1. 以lambda开头
# 2. 紧跟一定的参数（如果有的话）
# 3. 参数后用冒号和表达式主体隔开
# 4. 只是一个表达式，所以，没有return

# 计算一个数字的100倍数
# 因为就是一个表达式，所以没有return
stm = lambda x: 100 * x
# 使用上跟函数调用一模一样
stm(89)

stm2 = lambda x,y,z: x + y*10 + z*100
stm2(4, 5, 6)

高阶函数

把函数作为参数使用的函数，叫高阶函数

# 变量可以赋值
a = 100
b = a

# 函数名称就是一个变量
def funA():
    print("In funA")
    
funB = funA
funB()

In funA

以上代码得出的结论：

函数名称是变量
funB 和 funA 只是名称不一样而已
既然函数名称是变量。则应该可以被当作参数传入另一个函数

# 高阶函数举例
# funA是普通函数，返回一个传入数字的100倍

def funA(n):
    return n * 100

# 再写一个函数，把传入参乘以300倍，利用高阶函数

def funB(n):
    # 最终是想返回300n
    
    return funA(n) * 3

print(funB(9))

# 写一个高阶函数
def funC(n, f):
    # 假定函数是把n扩大100呗
    return f(n) * 3

print(funC(9, funA))

# 比较funC和funB，显然funC的写法要优于funB
# 例如：
def funD(n):
    return n*10

# 需求变更，需要把n放大30倍，此时funB无法实现
print(funC(7, funD))

系统高阶函数 - map、

愿意就是映射，即把集合或者列表的元素，每一个元素都按照一定规则进行操作，生成一个新的列表或者集合
map函数就是系统提供的具有映射功能的函数，返回值是一个迭代对象

# map举例
# 有一个列表，想对列表里的每一个元素乘以10，并得到新的列表

l1 = [i for i in range(10)]
print(l1)
l2 = []
for i in l1:
    l2.append(i * 10)
    
print(l2)

# 利用map实现
def numTen(n):
    return n*10
# help(map)

l3 = map(numTen, l1)
# map类型是一个可迭代的结构，所以可以使用for遍历
print(type(l3))
print([i for i in l3])

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

<class 'map'>

[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

reduce

愿意是归并，suojian
把一个可迭代对象最后归并成一个结果
对于作为参数函数参要求：必须有两个参数，必须有返回结果
reduce(1,2,3,4,5) == f(f(f(f(1,2),3),4),5)
reduce需要导入functools包

from functools import reduce

# 定义一个操作函数
# 加入操作函数只是相加
def myAdd(x,y):
    return x + y 

# 对于列表[1,2,3,4,5,6]执行myAdd的reduce操作
rst = reduce(myAdd, [1,2,3,4,5,6])
print(rst)

filter 函数

过滤函数：对一组数据进行过滤，符合条件的数据会生成一个新的列表并返回
跟map相比较：
- 相同：都对列表的每一个元素逐一进行操作
- 不同：
  - map会生成一个跟原来数据相对应的新队列
  - filter不一定，只要符合条件的人才会进入新的数据集合
- filter函数怎么写：
  - 利用给定函数进行判断
  - 返回值一定是一个布尔值
  - 调用格式：filter(f, data), f是过滤函数，data是数据

# filter案例
# 对于一个列表，对其进行过滤，偶数生成一个新列表

# 需要定义过滤函数
# 过滤函数要求有输入，返回布尔值
def isEven(a):
    return a % 2 == 0

l = [1,2,3,4,5,56,44,3,243]

rst = filter(isEven, l)
# 返回的filter内容是一个可迭代对象
print(type(rst))
print(rst)

print([i for i in rst])

<class 'filter'>

<filter object at 0x000002D30626EB00>

[2, 4, 56, 44]

高阶函数 - 排序

把一个序列按照给定的算法进行排序
key：再排序对每一个元素进行key函数运算，可以理解成按照key函数定义的逻辑进行排序
python2 和 python3 相差巨大

# 排序的案例

a = [232,432,543,432,432,43,65,67]
al = sorted(a, reverse=True)
print(al)

[543, 432, 432, 432, 232, 67, 65, 43]

# 排序案例2

a = [-32,43,432,-43,43]
# 按照绝对值进行排序
# abs是求绝对值的意思
# 即按照绝对值的倒叙排列
al = sorted(a, key=abs, reverse=True)

print(al)

[432, 43, -43, 43, -32]

# sorted案例

astr = ['Duo', 'chen', 'fdsf']

str1 = sorted(astr)
print(str1)

str2 = sorted(astr, key=str.lower)
print(str2)

['Duo', 'chen', 'fdsf']

['chen', 'Duo', 'fdsf']

返回函数

函数可以返回具体的值
也可以返回一个函数作为结果

# 定义一个普通函数
 
def myF(a):
    print('In myF')
    return None

a = myF(8)
print(a)

In myF

None

# 函数作为返回值返回，被返回的函数在函数体内定义

def myF2():
    
    def myF3():
        print("In myF3")
        return 3
    return myF3

# 使用上面定义
# 调用myF2, 返回一个函数myF3，赋值给f3
f3 = myF2()
print(type(f3))
print(f3)

f3()

<class 'function'>

<function myF2.<locals>.myF3 at 0x000002D306D06620>

In myF3

# 复杂一点的返回函数的例子
# args：参数列表
# 1. myF4定义函数，返回内部定义的函数myF5
# 2. myF5使用了外部变量，这个变量是myF4的参数

def myF4( *args):
    def myF5():
        rst = 0
        for n in args:
            rst += n
        return rst
    return myF5

f5 = myF4(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0)
# f5的调用方式
f5()

f6 = myF4(10,20,30,40,50)
# f5的调用方式
f6()

闭包（closure）

当一个函数在内部定义函数，并且内部的函数应用外部函数的参数或者局部变量，当内部函数被当作返回值的时候，相关参数和变量保存在返回的函数中，这种结果，叫闭包
上面定义的myF4是一个标准闭包结构

# 闭包常见坑
def count():
    # 定义列表，列表里存放的是定义的函数
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        # 定义了一个函数
        # f是一个闭包结构
        def f():
            return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())

出现的问题：

造成上述状况的原因是，返回函数引用了变量i，i并非立即执行，而是等到三个函数都返回的时候才统一使用，此时i已经变成了3，最终调用的时候，都返回的是 3*3
此问题描述：返回闭包时，返回的函数不能引用任何循环变量
解决方案：再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量的当前值，无论该循环变量以后如何改变，已经绑定的函数参数值不再改变

# 修改上述函数
def count1():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i))
    return fs

f1, f2, f3 = count1()
print(f1())
print(f2())
print(f3())

装饰器

def hello():
    print("Hello world")

hello()

Hello world

f = hello
f()

Hello world

# f和hello是一个函数
print(id(f))
print(id(hello))

print(f.__name__)
print(hello.__name__)

2501087682072

2501087682072

hello

hello

# 现在有新的需求
# 对hello功能进行扩展，每次打印hello之前打印当前系统时间
# 而实现这个功能又不能改动现有代码
# ==>使用装饰器

装饰器（Decrator）

在不改动函数代码的基础上无限制扩展函数功能的一种机制，本质上讲，装饰器是一个返回函数的高阶函数
装饰器的使用：使用@语法，即在每次要扩展到函数定义前使用@+函数名

# 任务：
# 对hello函数进行功能扩展，每次执行hello打印当前时间

import time

# 高阶函数，以函数作为参数
def printTime(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Time:", time.ctime())
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

# 上面定义了装饰器，使用的时候需要用到@，此符号是python的语法糖
@printTime
def hello():
    print("Hello world")

hello()

Time: Sun Jun  2 08:27:35 2019

Hello world

# 装饰器的好处是，一旦定义，则可以装饰任意函数
# 一旦被其装饰，则把装饰器的功能直接添加到定义函数的功能上

@printTime
def hello2():
    print("11")
    print("22")
    
hello2()

Time: Sun Jun  2 08:30:07 2019

# 上面对函数的装饰使用系统定义的语法糖
# 下面开始手动执行下装饰器
# 先定义函数

def hello3():
    print("手动执行")
    
hello3()

hello3 = printTime(hello3)
hello3()

f = printTime(hello3)
f()

手动执行

Time: Sun Jun  2 08:33:35 2019

手动执行

Time: Sun Jun  2 08:33:35 2019

Time: Sun Jun  2 08:33:35 2019

手动执行

偏函数

# 把字符串转化成十进制数字
int("12345")
# help(int)

# 求八进制的字符串12345，表示成十进制的数字是多少
int("12345", base=8)

# 新建一个函数，此函数是默认输入的字符串是16进制数字
# 把此字符串返回十进制的数字
def int16(x, base=16):
    return int(x, base)

int16("12345")

偏函数

参数固定的函数，相当于一个有特定参数的函数体
functools.partial的作用是，把一个函数某些参数固定，返回一个新函数

import functools
# 实现上面int16的功能
int16 = functools.partial(int, base=16)

int16("12345")

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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lambda表达式

高阶函数

以上代码得出的结论：

系统高阶函数 - map、

reduce

filter 函数

高阶函数 - 排序

返回函数

闭包（closure）

出现的问题：

装饰器

装饰器（Decrator）

偏函数

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