python学习——基础(五)
2015-10-20 00:00
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摘要: 函数式编程
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。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就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
map函数:对list的每个元素作用于传入的函数中
reduce函数:对list的前两个元素迭代的作用于传入的函数
filter函数:和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
把一个序列中的空字符串删掉:
filter()
删除1~100的奇数:
sorted对元素进行排序:
注:
通常是函数参数在前,但是sorted的函数参数是可选的,放在第二个调用比较方便,否则你必须传入
返回函数:
高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回
func函数作为返回值;即使传入的参数一致,返回的函数也是不相同的;
匿名函数:
关键字lambda表示匿名函数,匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数
可以把匿名函数作为返回值返回:
装饰器:
decorator就是一个返回函数的高阶函数
当log带参数时:
偏函数:
使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。
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。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就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
map函数:对list的每个元素作用于传入的函数中
def fc(x): return x*x print map(fc, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 将list的每个元素在fc中调用;参数:函数、list 结果: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce函数:对list的前两个元素迭代的作用于传入的函数
def prod(x,y): return x*y List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print reduce(prod,List)# 类似于1,2先传入prod,2*3传入,6*4传入... 结果: 362880
filter函数:和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
def is_odd(n): return n % 2 == 1 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]) # 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉:
def not_empty(s): return s and s.strip()# “s字符串” 与 “s字符串首尾删除空格后的字符串”的交集 filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']) # 结果: ['A', 'B', 'C']
filter()
删除1~100的奇数:
L = range(1,101) print L def dealMethond(x): return x%2 == 0 print filter(dealMethond, L) # 对L中的元素进行过滤
sorted对元素进行排序:
def reverse(s1, s2): if s1 < s2: return 1 elif s1 == s2: return 0 else : return -1 List = ['a', 1, 'd', 'b','120'] print sorted(List, reverse) # 可以自定义排序规则 结果:['d', 'b', 'a', '120', 1]
注:
通常是函数参数在前,但是sorted的函数参数是可选的,放在第二个调用比较方便,否则你必须传入
sorted(None, list)
返回函数:
高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def square(i): def func(): return i*i return func fs.append(square(i)) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()
func函数作为返回值;即使传入的参数一致,返回的函数也是不相同的;
匿名函数:
关键字lambda表示匿名函数,匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数
可以把匿名函数作为返回值返回:
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def func(i): return lambda i = i: i*i fs.append(func(i)) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()
装饰器:
decorator就是一个返回函数的高阶函数
def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print '%s():%s' % (func.__name__, args[0]) return func(*args, **kw) return wrapper @log def f(name): return 'f now %s' % name print f('syc') 结果: f():syc f now syc
当log带参数时:
def log(text=None): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print '%s():%s:%s' % (func.__name__, args[0], text) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log('execute') def f(name): return 'f now %s' % name print f('syc') 结果: f():syc:execute f now syc
偏函数:
使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。
int2 = functools.partial(int, base=8) print int2('10001011') 结果:2097673
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