Python函數式編程：從入門到走火入魔

時間 2019-11-16

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不少人都在談論函數式編程（Functional Programming），只是不少人站在不一樣的角度看到的是徹底不同的風景。堅持實用主義的 Python 老司機們對待 FP 的態度應該更加包容，雖然他們不相信銀彈，但冥冥中彷佛能感受到 FP 暗合了 Python 教義（The Zen of Python）的某些思想，並且既然 Python 是一門多範式編程語言，並在很大程度上支持函數式編程，那就更沒有理由拒絕它。javascript

函數式編程源自於數學理論，它彷佛也更適用於數學計算相關的場景，所以本文以一個簡單的數據處理問題爲例，逐步介紹 Python 函數式編程從入門到走火入魔的過程。html

問題：計算 N 位同窗在某份試卷的 M 道選擇題上的得分（每道題目的分值不一樣）。java

首先來生成一組用於計算的僞造數據：python

# @file: data.py
import random
from collections import namedtuple

Student = namedtuple('Student', ['id', 'ans'])

N_Questions = 25
N_Students = 20

def gen_random_list(opts, n):
    return [random.choice(opts) for i in range(n)]

# 問題答案 'ABCD' 隨機
ANS   = gen_random_list('ABCD', N_Questions)
# 題目分值 1~5 分
SCORE = gen_random_list(range(1,6), N_Questions)

QUIZE = zip(ANS, SCORE)
students = [
    # 學生答案爲 'ABCD*' 隨機，'*' 表明未做答
    Student(_id, gen_random_list('ABCD*', N_Questions))
    for _id in range(1, N_Students+1)
]

print(QUIZE)
# [('A', 3), ('B', 1), ('D', 1), ...
print(students)
# [Student(id=1, ans=['C', 'B', 'A', ...複製代碼

入門

首先來看常規的面向過程編程風格，咱們須要遍歷每一個學生，而後遍歷每一個學生對每道題目的答案並與真實答案進行比較，而後將正確答案的分數累計：git

import data
def normal(students, quize):
    for student in students:
        sid = student.id
        score = 0
        for i in range(len(quize)):
            if quize[i][0] == student.ans[i]:
                score += quize[i][1]
        print(sid, '\t', score)

print('ID\tScore\n==================')
normal(data.students, data.quize)
""" ID Score ================== 1 5 2 12 ... """複製代碼

若是你以爲上面的代碼很是直觀且合乎邏輯，那說明你已經習慣按照計算機的思惟模式進行思考了。經過建立嵌套兩個 for 循環來遍歷全部題目答案的判斷和評分，這徹底是爲計算機服務的思路，雖說 Python 中的 for 循環已經比 C 語言更進了一步，一般不須要額外的狀態變量來記錄當前循環的次數，但有時候也不得不使用狀態變量，如上例中第二個循環中比較兩個列表的元素。函數式編程的一大特色就是儘可能拋棄這種明顯循環遍歷的作法，而是把注意集中在解決問題自己，一如在現實中咱們批改試卷時，只須要將兩組答案並列進行比較便可：程序員

from data import students, QUIZE

student = students[0]

# 將學生答案與正確答案合併到一塊兒
# 而後過濾出答案一致的題目
filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, QUIZE))

print(list(filtered))
# [('A', ('A', 3)), ('D', ('D', 1)), ...]複製代碼

而後再將全部正確題目的分數累加起來，便可：github

from functools import reduce

reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0)
print(reduced)複製代碼

以上是對一位學生的結果處理，接下來只須要對全部學生進行一樣的處理便可：編程

def cal(student):
    filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, QUIZE))
    reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0)
    print(student.id, '\t', reduced)

print('ID\tScore\n==================')
# 因爲 Python 3 中 map 方法只是組合而不直接執行
# 須要轉換成 list 才能將 cal 方法的的結果打印出來
list(map(cal, students))

""" ID Score ================== 1 5 2 12 ... """複製代碼

上面的示例經過 zip/filter/reduce/map 等函數將數據處理的方法打包應用到數據上，實現了基本的函數式編程操做。可是若是你對函數式有更深刻的瞭解，你就會發現上面的 cal 方法中使用了全局變量 QUIZE，這會致使在相同輸入的條件下，函數可能產生不一樣的輸出，這是 FP 的大忌，所以須要進行整改：閉包

def cal(quize):
    def inner(student):
        filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize))
        reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0)
        print(student.id, '\t', reduced)
    return inner
map(cal(QUIZE), students)複製代碼

如此藉助閉包（Closure）的方法，就能夠維持純淨的 FP 模式啦！dom

走火（fn.py)

也許看了上面的 FP 寫法，你仍是以爲挺囉嗦的，並無達到你想象中的結果，這時候就須要呈上一款語法糖利器：fn.py！fn.py 封裝了一些經常使用的 FP 函數及語法糖，能夠大大簡化你的代碼！

pip install fn複製代碼

首先從剛剛的閉包開始，咱們能夠用更加 FP 的方法來解決這一問題，稱爲柯里化，簡單來講就是容許接受多個參數的函數能夠分次執行，每次只接受一個參數：

from fn.func import curried
@curried
def sum5(a, b, c, d, e):
    return a + b + c + d + e

sum3 = sum5(1,2)
sum4 = sum3(3,4)
print(sum4(5))
# 15複製代碼

應用到上面的 cal 方法中：

from fn.func import curried

@curried
def cal(quize, student):
    filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize))
    reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0)
    print(student.id, '\t', reduced)

map(cal(QUIZE), students)複製代碼

在 FP 中數據一般被看做是一段數據流在一串函數的管道中傳遞，所以上面的reduce和filter其實能夠合併：

reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize)), 0)複製代碼

雖然更簡略了，可是這樣會大大下降代碼的可讀性（這也是 FP 容易遭受批評的一點），爲此 fn 提供了更高級的函數操做工具：

from fn import F

cal = F() >> (filter, lambda x: x[0]==x[1][0]) >> (lambda r: reduce(_+_[1][1], r, 0))
# 計算一名學生的成績
print(cal(zip(student.ans, QUIZE)))

# 而後組合一下
@curried
def output(quize, student):
    cal = F() >> (filter, lambda x: x[0]==x[1][0]) >> (lambda r: reduce(_+_[1][1], r, 0))
    print(student.id, '\t', cal(zip(student.ans, quize)))
map(output(QUIZE), students)複製代碼

入魔（Hy）

若是你以爲上面的代碼已經足夠魔性到看起來不像是 Python 語言了，然而一旦接受了這樣的語法設定感受也還挺不錯的。若是你興沖沖地拿去給 Lisp 或 Haskell 程序員看，則必定會被無情地鄙視😂，因而你痛定思痛下定決心繼續挖掘 Python 函數式編程的奧妙，那麼恭喜你，組織歡迎你的加入：Hail Hydra！

哦不對，說漏了，是Hi Hy！

Hy 是基於 Python 的 Lisp 方言，能夠與 Python 代碼進行完美互嵌（若是你更偏好 PyPy，一樣也有相似的Pixie），除此以外你也能夠把它當作一門獨立的語言來看待，它有本身的解釋器，能夠當作獨立的腳本語言來使用：

pip install git+https://github.com/hylang/hy.git複製代碼

首先來看一下它的基本用法，和 Python 同樣，安裝完以後能夠經過 hy 命令進入 REPL 環境：

=> (print "Hy!")
Hy!
=> (defn salutationsnm [name] (print (+ "Hy " name "!")))
=> (salutationsnm "YourName")
Hy YourName!複製代碼

或者當作命令行腳本運行：

#! /usr/bin/env hy
(print "I was going to code in Python syntax, but then I got Hy.")複製代碼

保存爲 awesome.hy：

chmod +x awesome.hy
./awesome.hy複製代碼

接下來繼續以上面的問題爲例，首先能夠直接從 Python 代碼中導入：

(import data)

;; 用於 Debug 的自定義宏
;; 將可迭代對象轉化成列表後打印
(defmacro printlst [it]
    `(print (list ~it)))

(setv students data.students)
(setv quize data.QUIZE)

(defn cal [quize]
  (fn [student]
    (print student.id
      (reduce
        (fn [x y] (+ x (last (last y))))
        (filter
          (fn [x] (= (first x) (first (last x))))
          (zip student.ans quize))
        0
      )
    )
  )
)

(printl (map (cal quize) students))複製代碼

若是以爲不放心，還能夠直接調用最開始定義的方法將結果進行比較：

;; 假設最上面的 normal 方法保存在 fun.py 文件中
(import fun)
(.normal fun students quize)複製代碼

總結

以一個簡單的數據處理問題爲例，咱們經歷了 Python 函數式編程從開始嘗試到「走火入魔」的整個過程。也許你仍是以爲不夠過癮，想要嘗試更純粹的 FP 體驗，那麼 Haskell 將是你最好的選擇。FP 將數據看作數據流在不一樣函數間傳遞，省去沒必要要的中間變量，保證函數的純粹性…等等這些思想在數據處理過程當中仍是很是有幫助的（Python 在這一領域的競爭對手 R 語言自己在語法設計上就更多地受到 Lisp 語言的影響，雖然看起來語法也比較奇怪，但這也是它比較適合用於數據處理及統計分析的緣由之一）。