Python 函數式編程

 

函數式編程：容許把函數自己做爲參數傳入另外一個函數，還容許返回一個函數！

1.高階函數

一個函數能夠接收另外一個函數做爲參數，這種函數稱之爲高階函數

abs(-10)  是函數調用   abs是函數自己   abs函數名實際上是一個變量名

變量能夠指向函數，函數名也是變量名

 

map()

map(func,seq)函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable(可迭代對象，序列)，map將傳入的函數func()依次做用到序列seq的每一個元素，並把結果做爲新的Iterator(迭代器)返回，以後可轉爲lis或其餘類型t輸出。

1 #!/usr/bin/python3
2 
3 def f(x):
4     return x*x
5 
6 r = map(f, [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ])
7 print(list(r))   
8 #因爲結果r是Iterator(惰性序列)，所以經過list()函數計算整個序列

 

reduce()

 reduce(func,seq)把一個函數做用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce()把結果繼續和序列的下一個元素作累積計算，

意即一次取序列兩個元素放到函數，函數結果和下一個函數結果（取下兩個元素放到函數獲得的函數結果）相加，依次類推。

1 #!/usr/bin/python3
2 from functools import reduce
3 
4 def f(x,y):
5     return x+y
6 
7 r = reduce(f, [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ])
8 print(r)

 

filter()

filter(func,seq)函數用於過濾序列，調用一個布爾函數func()來迭代遍歷每一個seq中的元素，返回一個使func返回值爲True的元素的序列

和map()相似，filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不一樣的是，filter()把傳入的函數依次做用於每一個元素，而後根據返回值是True仍是False決定保留仍是丟棄該元素。

篩選迴文      回數是指從左向右讀和從右向左讀都是同樣的數

1 #!/usr/bin/python3
2 
3 def is_palindrone(n):
4     return str(n) == str(n)[::-1]  #[::-1]是倒切 從右往左
5 
6 print( list( filter( is_palindrone, range(11,200) ) ) )

 

sorted()

排序的核心是比較兩個元素的大小。若是是數字，咱們能夠直接比較，但若是是字符串或者兩個dict呢？直接比較數學上的大小是沒有意義的，所以，比較的過程必須經過函數抽象出來。

sorted(seq,key=func)函數也是一個高階函數，它能夠接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序

 不是同一種類型數據相比較，key決定比較大小的標準：

 

匿名函數與lambda

lambda表達式返回可調用的函數對象

1 def add(x,y):return x+y
2 sum1 = add(2,3)
3 #等價於
4 add = lambda x,y:x+y
5 add(2,3)

 Python簡單的句法限制了lambda函數的定義體只能使用純表達式。即不能賦值，也不能使用while和try等Python語句

除了做爲參數傳給高階函數以外，Python不多使用匿名函數

 

2.返回函數

把函數做爲結果返回

 1 #!/usr/bin/python3
 2 
 3 def lazy_sum(*args):
 4     def sum():
 5     #閉包   sum能夠引用外部函數lazy_sum的參數和局部變量
 6         ax = 0
 7         for n in args:
 8             ax = ax+n
 9         return ax
10     return sum
11     
12 f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)  #不須要當即求和，而是在後面的代碼中根據須要計算
13 #返回的函數並無馬上執行，而是直到調用了f()才執行
14 print(f())

返回值與函數類型

 返回的對象數目　　　　Python實際返回的對象類型

　　0　　　　　　　　　　　　None

　　1　　　　　　　　　　　　object

　　>1　　　　　　　　　　　  tuple

 

 3.裝飾器

不修改原函數的定義，在代碼運行期間動態增長功能的方式(如在調用先後自動打印日誌，但又不修改函數的定義)，稱之爲「裝飾器」（Decorator），裝飾器就是函數，藉助@調用。

 1 #!/usr/bin/python3
 2 
 3 def log(func):
 4     def printInfo(*arge, **kw):   #*不定長參數  **關鍵字參數
 5         print('call %s()' % func.__name__) #在調用func以前打印一些信息
 6         return func(*arge, **kw)
 7     return printInfo
 8 
 9 #log是一個裝飾器，接收函數返回函數，藉助@語法把裝飾器置於函數的定義外
10 @log    #至關於執行了  now = log(now) 
11 def now():
12     print('2019-4-20')
13 
14 #如今同名now()指向了新的函數，調用now()返log()中的printInfo()函數
15 print(now())

 

4.偏函數

當函數參數過多，需簡化時，使用 functools.partial() 能夠建立一個新的函數，這個函數能夠固定住原函數的部分參數

1 #!/usr/bin/python3
2 import functools
3 
4 int2 = functools.partial(int, base = 2)
5 print(int2('1000000'))  #如今只需傳一個序列, 不需傳指定的進制