Python学习----函数式编程

函数式编程

二、map/reduce

1.了解map/reduce的概念

文献资料链接：MapReduce。

再看

reduce

的用法。

reduce

把一个函数作用在一个序列

[x1,
x2, x3, ...]

上，这个函数必须接收两个参数，

reduce

把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用

reduce

实现：

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

当然求和运算可以直接用Python内建函数

sum()

，没必要动用

reduce

。

但是如果要把序列

[1, 3, 5, 7, 9]

变换成整数

13579

，

reduce

就可以派上用场：

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

这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串

str

也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合

map()

，我们就可以写出把

str

转换为

int

的函数：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

整理成一个

str2int

的函数就是：

from functools import reduce

def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成：

from functools import reduce

def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

也就是说，假设Python没有提供

int()

函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！

2.编写str2float函数，把字符创转换为浮点数

利用

map

和

reduce

编写一个

str2float

函数，把字符串

'123.456'

转换成浮点数

123.456

：

def str2float(s):
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
Ln = s.split('.')
m = reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, Ln[0]))
###reversed()将小数部分反转，得到正常相加的结果
n = reduce(lambda x, y: x * 0.1 + y, map(char2num, reversed(Ln[1])))
return m + n * 0.1
# print(Ln ,m + n * 0.1)
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
print(123.456==str2float('123.456'))

三、filter

回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如

12321

，

909

。请利用

filter()

滤掉非回数：

def is_palindrome(n): # 判断是否为回数
return n == int(str(n)[::-1]) # [::-1]倒序取序列中的元素

output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print(list(output))

四、返回函数

注意：返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了

f()

才执行。我们来看一个例子：

def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中，每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。

你可能认为调用

f1()

，

f2()

和

f3()

结果应该是

1

，

4

，

9

，但实际结果是：

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

全部都是

9

！原因就在于返回的函数引用了变量

i

，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量

i

已经变成了

3

，因此最终结果为

9

。

返回闭包时牢记的一点就是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
return fs

再看看结果：

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺点是代码较长，可利用lambda函数缩短代码。