Python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。

[b]高阶函数：一个函数就可以接收另一个函数作为参数[/b]

变量可以指向函数，函数本身可以赋值给变量，函数名也是变量

如：

In [20]: abs
Out[20]: <function abs>

In [21]: abs(-20)
Out[21]: 20

In [22]: x = abs

In [23]: x(-2)
Out[23]: 2

传入函数

In [24]: def sum(x,y):
....:     return x+y

In [26]: def de(x,y):
....:     return x-y
....:

In [27]: def cal(x,y,sum,de):
....:     return sum(x,y)*de(x,y)
....:

In [28]: cal(2,5,sum,de)
Out[28]: -21

下面是一些很有用的高阶函数使用方法：

　　1、Map/Reduce

之前听说过Map/reduce是在做大数据分析的时候，用到的Hadoop的map/reduce。主要的思想还是不变的：map就是对每个数据分开处理，而reduce则是将分开的数据合在一起

　　1）map()

函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，

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list返回。

如：把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：

['adam', 'LISA', 'barT']

，输出：

['Adam', 'Lisa', 'Bart']

。

In [10]: map(str.capitalize,['adam','lisa','bart'])
Out[10]: ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

　　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

In [6]: def func(x,y):
...:     return x+ y
...:

In [2]: a = [1,2,3,4,5,6,7]

In [7]: reduce(func,a)
Out[7]: 28

一般而言，map和reduce通常会一起使用

　　2、filter

filter()

函数用于过滤序列，

filter()

接收一个函数和一个序列。

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。

请尝试用

filter()获取

1~100的素数。In [20]: def su(a):

....:     i = 2
....:     while(i<a):
....:         if a % i == 0:
....:             return False
...:         i = i + 1

....:     return True
....:

In [21]: filter(su,range(1,101))

　　3、 sorted

sorted（）可以接受传入list，也可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。

如：

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]

返回函数：函数作为返回值

闭包：在函数的内部定义函数，在里面的函数可以调用外面的函数的局部变量，然后返回该内部函数。是为了读取函数内部的变量，这个在js中也有提到，一般而言，函数用完后就会释放掉，但是闭包函数会保存局部变量供内部函数使用不被释放掉

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：

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

f1, f2, f3 = count()

要想使用迭代，将循环变量保存下来

>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def f(j):
...             def g():
...                 return j*j
...             return g
...         fs.append(f(i))
...     return fs
...
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

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。

装饰器

偏函数