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python学习(四):函数式编程

2016-03-24 18:19 399 查看

面向过程 vs 函数式

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。而函数式编程(请注意多了一个“式”字)—Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。

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。

计算机 vs 计算

在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。对应到编程语言,就是越低级的语言,越贴近计算机,抽象程度低,执行效率高,比如C语言;越高级的语言,越贴近计算,抽象程度高,执行效率低,比如Lisp语言。

变量 vs 函数名

函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量。

高阶函数

既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

1. map:该函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回

2. 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).

3.filter:Python内建的filter()函数用于过滤序列。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。可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

4. sorted:排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。

返回函数与闭包

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;

返回一个函数时,牢记该函数并未执行,返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。

python闭包(closure):其实并不是什么很复杂的东西通俗的讲就是,如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure)。它只不过是个“内层”的函数,由一个名字(变量)来指代,而这个名字(变量)对于“外层”包含它的函数而言,是本地变量。一个函数和它的环境变量合在一起,就构成了一个闭包(closure)。在Python中,所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。环境变量取值被保存在函数对象的closure属性中。

匿名函数

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。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,如:匿名函数lambda x: x * x。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。同样,也可以把匿名函数作为返回值返回。所谓匿名,意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。这种语句的目的是由于性能的原因,在调用时绕过函数的栈分配。其语法是:

lambda [arg1[, arg2, … argN]]: expression

其中,参数是可选的,如果使用参数的话,参数通常也会在表达式之中出现。

装饰器与偏函数

装饰器:Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。不希望修改函数或者类的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数或者类的定义处。

偏函数:简单总结functools.partial的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单,而这个函数就是一个偏函数。创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数。
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