python 学习笔记---函数式编程之高阶函数

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此 任意一个函数，只要他的输入是确定的，输出就是确定的。这种纯函数我们称之为没有副作用的。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态的不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此这种函数是有副作用的。
函数式编程的一个特点是，允许吧函数本身作为参数传入到另一个函数，还允许返回一个函数！
python 对函数是编程提供部分的支持，由于Python函数内允许使用变量 因此 Python不是纯函数式编程。

1：高阶函数：
1：变量可以指向函数

>>>f=abs
>>>f
<build-in function abs>
>>>f(-10)
10

可见一个变量可以指向函数本身 然后通过这个变量来调用函数。

2：函数名也是变量

>>>abs=10
>>>abs
10

可见其实名也相当于一个变量 只是这个变量指向的是一个函数过程 如果更改了这个变量的值 那么在执行原来的函数调用就会报错。 要恢复 可以重启 Python交互环境

3： 传入函数

def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
>>>add(-5,6,abs)
>>>11

可见函数是可以当做一个参数 传入到一个函数中 这种接受一个函数作为参数的函数我们称之为高阶函数。

2：高阶函数：map/reduce
Python内置map() 和reduce（）两个函数
1：map(函数，序列（list）) 将序列中的每一个元素都用函数作用一遍 生成一个新的序列 然后将这个序列返回

>>>def f(x):
return x*x
>>>map(f,[1,2,3,4,5])
[1,4,9,16,25]
>>>map(str,[1,2,3,4,5])
['1','2','3','4','5']

代码简单明了。意思清楚明白
2：reduce(f,[x1,x2,x3,x4])=f(f(f(x1,x2),x3),x4) reduce 相当于对序列的两个元素做函数运算 然后将返回值与下一个继续做函数运算。

>>>def add(x,y)
return x+y
>>>reduce(add,[1,3,5,7,9])
25

相当于对上述序列求和

>>>def fn(x,y)
return x*10+y
>>>reduce(fn,[1,3,5,7,9])
13579

相当于组成一个数值

>>>def norm(x)
return x[0].upper()+x[1:].lower()
>>>map(norm,['KdiI','AdDe','JDK'])
['Kdii','Adde','Jdk']

相当于首字母大写 其余字母小写（很简洁 与漂亮）

3：filter（） 函数用于过滤序列（与map()相似 filter（）也接受一个函数和一个序列 filter把传入的序列 的每一个元素作用于函数 然后根据返回的值true和false 决定丢弃还是保留）

>>>def is_odd(n)
return n%2 ==1
>>>filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
[1,3,5,7,9]

相当于保留奇数

>>>def not_empty(n)
return n and n.strip()
>>>filter(not_empty,['A','B','',None,'c'])
['A','B','c']

相当于删除空字符串 filter 过滤器 关键在与如何正确的实现一个筛选函数

>>>def delP(n):
list=range(2,n/2+1)
if n<2:
return False
for i in list:
if n%i == 0:
return False
return True
>>>fliter(delP,range(100))

.........
求100以内的素数（代码相当的简洁 相对于其他的语言需要写两个for 循环 不过相对来说速度不行）

4：sorted() 排序算法

>>>sorted([36,5,12,9,21])
[5,9,12,21,36]
>>>sorted(['a','dsf',12,23])
[12,23,'a','dsf']

sorted() 函数 直接接受一个序列 对这个序列进行排序

>>>def reversed_cmp(x,y)
if x>y:
return -1
if x<y:
return 1
return 0
>>>sorted([36,5,12,9,21],reversed_cmp)
[36,21,12,9,5]

sorted 传入一个自定义的比较算法 然后根据这个算法进行排序