Python函數式編程-高階函數、匿名函數、裝飾器、偏函數

本篇文章咱們來介紹下Python函數式編程的知識。最主要的一點，Python中的函數是對象，能夠複製給變量！好了，咱們來介紹幾個Python函數式編程中的要點，包括高階函數、匿名函數、裝飾器、偏函數等等。精彩內容，不容錯過！

Python函數式編程-高階函數、匿名函數、裝飾器、偏函數
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一、高階函數

函數自己也能夠賦值給變量，即：變量能夠指向函數。若是一個變量指向了一個函數，那麼，能夠經過該變量來調用這個函數。

f = abs
f(-10) # 10
既然變量能夠指向函數，函數的參數能接收變量，那麼一個函數就能夠接收另外一個函數做爲參數，這種函數就稱之爲高階函數。

def add_abs(x,y,f):
return f(x) + f(y)
f = abs
add_abs(-5,6,f) # 11
接下來，咱們介紹幾個重點的高階函數。

map函數

map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次做用到序列的每一個元素，並把結果做爲新的Iterator返回。咱們以前介紹過了，Iterator是惰性序列，須要經過list()函數讓它把返回結果變爲list。

def f(x):
return x * x
r = list(map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))
r
輸出結果爲：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
reduce函數

reduce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：

def f(x,y):
return x + y
reduce(f,[1,2,3,4,5]) # 15
filter函數

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。filter()函數返回的是一個Iterator，也就是一個惰性序列，一樣須要經過list()函數讓它把返回結果變爲list。

def is_odd(n):
return n%2==1
list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
結果爲：

[1, 3, 5, 7, 9]
sorted函數

sorted()函數也是一個高階函數，它還能夠接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序或者按照小寫字母順序進行排序：

print(sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs))
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],key=str.lower))
結果爲：

[5, 9, -12, -21, 36]
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
二、函數做爲返回值

高階函數除了能夠接受函數做爲參數外，還能夠把函數做爲結果值返回。

咱們來實現一個可變參數的求和,若是不須要馬上求和，而是在後面的代碼中，根據須要再計算怎麼辦？能夠不返回求和的結果，而是返回求和的函數：

def lazy_sum(*args):
def sum():
res = 0
for n in args:
res += n
return res
return sum
f = lazy_sum(1,3,5,7,9)
f()
在這個例子中，咱們在函數lazy_sum中又定義了函數sum，

而且，內部函數sum能夠引用外部函數lazy_sum的參數和局部變量，

當lazy_sum返回函數sum時，相關參數和變量都保存在返回的函數中，

這種稱爲「閉包（Closure）」的程序結構擁有極大的威力。

請再注意一點，當咱們調用lazy_sum()時，每次調用都會返回一個新的函數，即便傳入相同的參數：

f1 = lazy_sum(1,3,5,7,9)
f2 = lazy_sum(1,3,5,7,9)
f1 == f2 # False
另外一個須要注意的問題是，返回的函數並無馬上執行，而是直到調用了f()才執行。咱們來看一個例子：

def count():
fs = []
for i in range(1,4):
def f():
return i * i
fs.append(f)
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
輸出結果爲：

9
9
9
所有都是9！緣由就在於返回的函數引用了變量i，但它並不是馬上執行。等到3個函數都返回時，它們所引用的變量i已經變成了3，所以最終結果爲9。若是必定要引用循環變量怎麼辦？方法是再建立一個函數，用該函數的參數綁定循環變量當前的值，不管該循環變量後續如何更改，已綁定到函數參數的值不變：

def count():
fs = []
def sub(j):
def f():
return j * j
return f
for i in range(1,4):
fs.append(sub(i))
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3()
結果爲：

1
4
9
三、匿名函數lambda

當咱們在傳入函數時，有些時候，不須要顯式地定義函數，直接傳入匿名函數更方便。相信你們對於匿名函數必定不陌生，其實就是咱們常說的lambda函數：

list(map(lambda x:x * x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
def build(x,y):
return lambda:x x + y y
reduce(lambda x,y:x + y,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
四、裝飾器

在代碼運行期間動態增長功能的方式，稱之爲「裝飾器」（Decorator）。

本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數。

因此，假設咱們要定義一個可以打印當前函數名的decorator：

def log(func):
def wrapper(args,*kwargs):
print('call %s()' % func.__name__)
return func(args,*kwargs)
return wrapper
@log
def helloworld():
print('hello world')
helloworld()
執行結果爲：

call helloworld()
hello world
下面的例子中，正是因爲wrapper中把 func(args,*kwargs)進行return，所以函數得以執行。

若是decorator自己須要傳入參數，那就須要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更復雜。好比，要自定義log的文本：

def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(args,*kwargs):
print('%s %s():' % (text,func.__name__))
return func(args,*kwargs)
return wrapper
return decorator
@log('execute')
def helloworld():
print('hello world')
helloworld()
上面代碼的執行過程至關於helloworld = log('execute')(helloworld)

咱們講了函數也是對象，它有name等屬性，但你去看通過decorator裝飾以後的函數，它們的name已經從原來的'helloworld'變成了'wrapper'：

helloworld.__name__ #'wrapper'
若是須要把原始函數的name等屬性複製到wrapper()函數中，使用Python內置的functools.wraps函數，代碼以下：

import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(args, *kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(args, *kw)
return wrapper
@log
def helloworld():
print('hello world')
helloworld.__name__
此時的輸出就變爲了'helloworld'

五、偏函數

通常的函數有許多須要定義的參數，假設咱們想要固定其中的某些參數，返回一些新的函數，咱們就可使用functools.partial幫助咱們建立一個偏函數，從而使得調用變得簡單

import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
int2('10010') # 18
固然咱們也能夠穿入一個函數字典：

kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)
當傳入的參數沒有對應的key時，它默認時做爲*args的一部分自動加到左邊，所以下面的函數至關於比較max(10,5,6,7)，返回10:

max2 = functools.partial(max, 10)max2(5, 6, 7)