Python 函数编程

1. 乱谈函数编程

　　在大学里，老师教面向对象编程和面向过程编程的数不胜数，而函数编程却是少之又少。

　　其实函数编程的概念出现的比面向对象要早得多，按照百度百科的解释：函数式编程是种编程典范，它将电脑运算视为函数的计算。

　　两年前，我第一次听说函数编程的概念，记得当时的函数编程介绍会议上我被忽悠的一愣一愣的，当场下定决心学函数编程，这么高端的东西我都没有用过，简直羞于提起我是IT人员啊！当然，迫于各种现实问题，当时我还是没有去学习使用函数编程，好吧，羞愧一下····

　　近段时间开始学习python，发现python对于函数编程也有支持，于是乎理所当然的要捣鼓一下。

　　先讲讲我理解的函数编程（以下纯属个人理解，如果有错误，纯属正常) ：

　　首先，函数编程必须做到的一点，函数的参数可以是函数，函数的返回值也可以是函数。（如果这都不能做到，还叫啥函数编程？）

　　其次，可以使用函数过程代替条件以及循环语句，条件语句很容易代替，部分循环语句就需要使用递归了。

　　最后，函数编程不能赋值。函数编程中最好没有变量，就算有也只是一个名称，而不是一个存储单元。

2. Python对函数编程的支持

　　好么，乱七八糟说了一通以后，回到正题，Python中是如何支持函数编程的呢？

　　按照在第一节中说的对于函数编程的理解来看，第一点，Python本身及支持函数的传递。第二点，Python中有以下几个函数：lambda、map、reduce、filter，加上Python对于条件判断的短路法则，完全可以做到。最后一点，则需要编码者自己约束与规范了。

　　2.1 函数传递

　　下面的代码使用了Python的函数传递（忘了交代了，我是用的是python 2.7）：

def my_filter(list,rule_func):
    result = []
    for item in list:
        if rule_func(item):
            result.append(item)
    return result

def rule_positive(num):
    if num>0:
        return True
    return False

def rule_len_noless_three(str):
    if len(str)>=3:
        return True
    return False

if __name__ == '__main__':
    list_int = [1,-8,2,6,-95,-88]
    list_str = 'My name is Python'.split()
    print (my_filter(list_int,rule_positive))
    print (my_filter(list_str,rule_len_noless_three))

　　这个代码试图完成一个过滤器，my_filter()函数的参数是一个列表与一个规则函数，my_filter()函数使用规则函数对列表中的元素进行筛选。通过例子，可以发现其实python对待函数就和面向对象编程语言中对待对象是一样的，直接把规则函数名当做对象传入my_filter()函数，在my_filter()函数中就可以直接使用规则函数了。就这样，python轻松的满足了函数编程的第一个要求。

　　2.2 lambda函数

　　百度百科在介绍函数编程的时候强调：函数编程语言最重要的基础是 λ 演算（lambda calculus）。而且λ演算的函数可以接受函数当作输入（参数）和输出（返回值）。

　　既然python可以支持函数编程，理所当然的，python有一个lambda演算。

　　以2.1中的规则函数为例，将rule_positive()以及rule_len_noless_three()函数修改为同样功能的lambda演算：

rule_positive = lambda x:x > 0
rule_len_noless_three = lambda x:len(x) >= 3

　　更进一步，将my_filter()函数中的判断功能也用lambda演算代替（有人会认为多此一举，其实这里这么做的主要原因是可以清楚的看到lambda演算可以接受函数作为输入，当处理到一些很复杂的运算或数学推理时，用到这一点可能就会带来很大的方便）：

judge_func = lambda n,f:f(n)
judge_func(-1,rule_positive)

　　从代码内容就可以直观的看出来这个lambda演算打算干什么，传入了一个值n和一个函数f，使用函数f对值n进行操作。

　　2.3 使用map、reduce、filter函数代替循环

　　在使用函数编程时，经常会需要一些短小精炼的函数去组织一些元素，就像人类语言中的谓词。一般面向对象编程时使用的for语句块、while循环以及if-else语句块都是属于用户自定义的“谓词”。值得庆幸的是，在Python中，已经提供了map(), reduce()以及filter()三个内嵌函数。

　　下面我们来看看如何使用这三个函数来代替循环语句块：

　　map()函数顾名思义是用来映射的，它使用传入的函数对列表的每个值进行操作，最后返回一个列表。

#不使用map()函数求平方
1 list = [1, 2, 3, 4]
result = []
for item in list:
    result.append(item * item)
print(result)

#使用map()函数
1 list = [1, 2, 3, 4]
print(map(lambda x:x*x, list))

　　上面两个代码片段做的是同样的事情，对于list中的每个值进行平方操作。这里的lambda演算直接写在map()函数中作为一个参数，这样做首先符合了我理解的函数编程的第三点——不赋值，还使得代码的可读性更高，这个map()到底做了什么一幕了然。

　　reduce()函数的中文解释是“减少”，它的作用是使用传入的函数对列表从头到尾进行一一操作，每次操作有两个数，操作的结果作为下一次操作的其中一个数，一直到列表结束，得到最后一个结果。也就是说在这里传入的函数必须是对两个数进行操作的函数。举个最简单易懂的例子，求10的阶层：

#不使用reduce()函数求10的阶层
1 result = 1
for num in range(1, 11):
    result = result * num
print(result)

#使用reduce()函数
1 print(reduce(lambda x, y:x * y, range(1, 11)))

　　filter()函数就是用来过滤的，所以其实2.1中想做的过滤函数python已经有内嵌函数完成了，它使用一个返回bool值得函数来对列表中的值进行判断，留下通过判断的值，忽略通不过的，将2.1中的过滤函数使用filter()函数代替：

rule_positive = lambda x:x > 0
rule_len_noless_three = lambda x:len(x) >= 3

if __name__ == '__main__':
    list_int = [1, -8, 2, 6, -95, -88]
    list_str = 'My name is Python'.split()
    print (filter(rule_positive, list_int))
    print (filter(rule_len_noless_three, list_str))

　　2.4 不赋值（避免副作用）

　　我看了很多资料，提到函数编程优点的时候大多都会提到“避免副作用”，这是一个很抽象的词语，我更喜欢直接把这个优点叫做“不赋值不出错”，直观易懂。如何理解“不赋值不出错”？

list = [3,5,8,23]
result = []
for num in list:
    tmp_num = num+1
    #对tmp_num做一些别的操作
    if tmp_num%2 == 0:
        result.append(num)
print(result)

　　上面这段代码的主要功能是获得list中的奇数，但是就像我在代码中注释的，如果我想获取的不是奇数，而是对原始数据经过一系列操作后可以成为偶数的数，那么肯定需要更多对于变量tmp_num的操作，而这些操作就很有可能导致结果出错，而且tmp_num这个变量是零时性的，后继代码很可能根本需要知道它是什么。所以赋值就代表容易出现错误，这就是“赋值操作的副作用”。当然，避免这种“赋值副作用”的方法很简单，就是“不赋值”。

　　从多线程并行开发也很容易理解这一点。并行开发经常出现的同步问题，就是因为在并行语句块中存在着赋值语句，如果这些赋值语句不存在，同步的问题就根本不需要考虑。

　　既然写到这里，我们顺便把2.1的代码块变成没有赋值语句的代码吧：

if __name__ == '__main__':
    print (filter(lambda x:x > 0, [1, -8, 2, 6, -95, -88]))
    print (filter(lambda x:len(x) >= 3, 'My name is Python'.split()))

　　2.5 Python列表内嵌循环

　　其实这一点不应该是函数编程的，是python的一个特性，但是我觉得挺实用也挺有意思的。修改后的2.1代码：

if __name__ == '__main__':
    list_int = [1, -8, 2, 6, -95, -88]
    list_str = 'My name is Python'.split()
    print ([x for x in list_int if x > 0])
    print ([x for x in list_str if len(x) >= 3])

　　对于那些本身使用过面向对象或者面向过程编程的人来说（比如我），这个看起来更直观，并且更愿意使用。

3. 结个尾

　　以上所诉，我自己看看都讲得乱起八糟，没有连贯性，但是已经是我的极其努力的结果了呀，哎╮(╯▽╰)╭

　　总的而言，python对函数编程的支持还是挺充分的，而且根据函数编程的特性来看，函数编程比较善于应用在多线程编程以及数学运算等方面。