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python学习打卡—函数式编程之函数基础
函数式编程(Functional Programming)或者函数程序设计,又称泛函编程,是一种编程泛型,他将计算机运算视为数学上的函数计算,并且避免使用程序状态以及易变对象,用于科学计算中,会显得特别简洁。
分享一篇小编觉得写得很好的函数式编程文章:
http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/04/functional_programming.html
在python中,函数式编程主要由几个函数的使用构成:
lambda()、map()、reduce()、filter()
本篇也就主要讲一下这四个函数的使用。
一、lambda()
在python中,我们常称lambda( )为匿名函数,虽然python中已经有了定义函数的def,但是在对于一些比较简单的函数使用 def 还是显得有些小题大做的,所以采用lambda( ),例如,我们定义一个 f = x^2 的函数,就可以这样:
>>>y = lambda x : x ** 2 >>>print(y(2)) 4
可以很明显的看出,确实要比 def 简单一点,上面的例子是对于参数只有一个的,如果参数不止一个,事实上也是可以的,例如,我们定义一个
g=x^2+y+z的函数:
>>>g = lambda x,y,z : x ** 2 + y + z >>>print(g(1,2,3)) 6
看到这里应该差不多懂了lambda()的用法了吧,冒号前面的是参数(不唯一),冒号后的是返回值。
二、map()
小编在这里就先不介绍什么是map函数,直接上个例子体会一下:
假设有一个列表 list = [0,1,2],现在要给这个列表的没一个元素都加上2得到一个新的列表,用已知知识我们可以这样写:
list_new = [ i+2 for i in list ],这样我们就完成了一次列表解析,而利用map函数我们可以这样写:
>>>list_new = map(lambda x : x+2 , a) >>>list_new = list(b) [2,3,4]
也就是说,我们首先定义一个函数,然后再用map()命令将函数逐一应用到(map)列表中的每个元素,最后返回一个数组。也会有人问为什么要加
list_new = list(b)这句,原因是在python3中,map函数仅仅是创建一个带运行的命令容器,只有其他函数调用它的时候才返回结果。当然,map不仅仅只能接受一个参数,多参数也是可以的,如
map(lambda x,y : x+y,a,b)表示将a,b两个列表对应相加,把结果返回给新的列表。
但又会有人问了,已经存在了列表解析,为何还有map()命令?其实列表解析虽然代码简短,但是本质上还是 for 命令,效率并不是很高,但map()函数效率更高些,所以还是比较常用的。
所以读到这里,想必你也知道map()函数究竟是一个怎样的操作了吧,那我们接着来看reduce()
三、reduce()
reduce函数有点像map函数,但map函数用于逐一遍历,而reduce函数用于递归计算,举个栗子:
>>>reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) 15
reduce命令首先将列表的前两个元素作为函数的参数进行lambda的运算,然后将运算结果与第三个数字作为函数的参数继续运算,依此类推,知道列表结束,返回最终结果。
很重要的补充:在python3中,reduce函数已经被移除了全局命令空间,它被置于fuctools库中,如需使用,则要通过from fuctools import reduce 导入reduce
四、filter()
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表,举个栗子:
>>>list_1 = filter(lambda x : x > 3 and x < 8 , range(10) >>>list_1 = list(list_1) [4,5,6,7]
使用filter()函数首先需要一个返回值为bool型的函数,如上述的
lambda x : x > 3 and x < 8定义了一个函数,判断x是否大于3且小于8,然后将这个函数作用到range(10)的每一个元素中,最后将返回值为True的这些元素组成一个新的列表返回。
当然,filter语句,也可以用列表解析写为:
list_1 = [i for i in range(10) if i > 3 and i < 8]
可以看出,列表解析也很简单,但是我们使用这些函数的目的并不是为了使程序更加简洁,而是它们的循环速度比python的内置的for或while要快很多。
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