函数是编程语言内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。

函数就是面向过程的程序设计的基本单元。函数式编程(英语:Functional programming)或者函数程序设计,又称泛函编程,是一种编程范型;它虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。

计算机(Computer)和计算(Compute)

在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。

而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。 

  

对应到编程语言,就是越低级的语言,越贴近计算机,抽象程度低,执行效率高,比如C语言;越高级的语言,越贴近计算,抽象程度高,执行效率低,比如Lisp语言。

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。

纯函数式的程序没有变量和副作用。因为纯函数式程序设计语言没有变量,函数没有副作用,编写出的程序可以利用记忆化、公共子表达式消除和并发计算在运行时和编译时得到大量优化。

函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。

 

高阶函数

把函数作为参数传入,或者把函数作为返回值返回,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

1.map()

>>> def xr(x):
...     return x * x
...
>>> map(xr, [1, 0, 2, 4, 1024])
[1, 0, 4, 16, 1048576]

当写xr时,指的是函数对象本身,当我们写xr(1)时,指的是调用xr函数,并传入参数1,期待返回结果1。  

如果不用map()的话:

def xr(x):
    return x *x 

L = []
for n in [1, 0, 2, 4,1024]:
    L.append(xr(n))

print L

 可以看出map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了。

2.reduce() 

reduce(function,sequence)
function接收的参数个数只能为2先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function,再把function的返回值和第三个值当参数传给function,然后只返回一个结果。

>>> def fc(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fc, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

3.sorted()它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序

>>> sorted([36,23,4325,234,1,2])
[1, 2, 23, 36, 234, 4325]

匿名函数

lambda会创建一个函数对象,但不会把这个函数对象赋给一个标识符,而def则不同,它在创建函数对象的同时会进行这种操作。这是lambda的第一个特点。lambda的第二个特点是,它只是一个表达式,而不是一个语句;不用写return,返回值就是该表达式的结果。

>>> map(lambda x: x * x, [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]