python 函数式编程

目录

• lambda, map, filter, reduce
  • lambda 匿名函数
  • map
  • filter
  • 列表生成式， map， filter 复杂度
  • reduce
• iterator
  • iter
  • next
• 装饰器
  • 应用：
  • 函数中返回函数：
  • 装饰器：

lambda, map, filter, reduce

lambda 匿名函数

b = lambda a : a + 10

map

• map(f, iterator) 将f作用于iterator， 返回可迭代对象.
• 列表生成式 [f(x) for x in iterator]

num_list = list(range(10))
list(map(lambda a : a + 10, num_list))

filter

• filter(condition_f, iterator) 过滤列表中满足条件的值， 返回可迭代对象.
• 列表生成式 [x for x in iterator if condition]

num_list = list(range(10))
list(filter(lambda a : a > 5, num_list))

列表生成式， map， filter 复杂度

列表生成式在内存中保存所有结果， 耗内存； map， filter只在需要时调用（没有深究，需要时补）

reduce

• reduce(f, iterator[, init_value]) 滚动计算列表顺序对

from functools import reduce

num_list = list(range(5))
reduce(lambda a, b: a + b, num_list)# return 10

iterator

iter

• iter(data_structure)

next

• next(iterator) 返回下一个值， 返回最后一个值后再调用，返回异常

装饰器

应用：

1. 输出函数的参数
2. 缓存函数返回值
3. 处理管理逻辑（路由，权限等）

函数中返回函数：

# Our first decorator
def debug(function):
    def modified_function(*args, **kwargs):
        print("Arguments:", args, kwargs)
        return function(*args, **kwargs)
    return modified_function

装饰器：

@debug
def foo(a, b, c=1):
    return (a + b) * c

#foo = debug(foo)
foo(1,1,3)