05-函数式编程
函数式编程(FunctionalProgramming)
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基于lambda演算的一种编程方式
- 程序中只有函数
- 函数可以作为参数，同样可以作为返回值
- 纯函数式编程语言： LISP， Haskell
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Python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点，可以理解成一半函数式一半Python
- 需要讲述
- 高阶函数
- 返回函数
- 匿名函数
- 装饰器
- 偏函数
lambda表达式
-
函数： 最大程度复用代码
- 存在问题： 如果函数很小，很短，则会造成啰嗦
- 如果函数被调用次数少，则会造成浪费
- 对于阅读者来说，造成阅读流程的被迫中断
-
lambda表达式（匿名函数）：
- 一个表达式，函数体相对简单
- 不是一个代码块，仅仅是一个表达式
- 可以有参数，有多个参数也可以，用逗号隔开
# lambda表达式的用法
# 1. 以lambda开头
# 2. 紧跟一定的参数（如果有的话）
# 3. 参数后用冒号和表达式主题隔开
# 4. 只是一个表达式，所以，没有return
# 计算一个数字的100倍数
# 因为就是一个表达式，所以没有return
stm = lambda x: 100 * x
# 使用上跟函数调用一模一样
stm(89)
高阶函数
- 把函数作为参数使用的函数，叫高阶函数
# 函数名称就是一个变量
def funA():
print("In funA")
funB = funA
funB()
以上代码得出的结论：
- 函数名称是变量
- funB 和 funA只是名称不一样而已
- 既然函数名称是变量，则应该可以被当做参数传入另一个函数
# 高阶函数举例
# funA是普通函数，返回一个传入数字的100倍数字
def funA(n):
return n * 100
# 再写一个函数，把传入参数乘以300倍，
def funB(n ):
# 最终是想返回300n
return funA(n) * 3
print(funB(9))
# 写一个高阶函数
def funC(n, f):
# 假定函数是把n扩大100被
return f(n) * 3
print( funC(9, funA) )
# 比较funC和funB, 显然funC的写法要优于funB
# 例如：
def funD(n):
return n*10
# 需求变更，需要把n放大三十倍，此时funB则无法实现
print(funC(7, funD))
系统高阶函数-map
- 原意就是映射，即把集合或者列表的元素，每一个元素都按照一定规则进行操作，生成一个新的列表或者集合
- map函数是系统提供的具有映射功能的函数，返回值是一个迭代对象
# map举例
# 有一个列表，想对列表里的每一个元素乘以10， 并得到新的列表
l1 = [i for i in range(10)]
print(l1)
l2 = []
for i in l1:
l2.append(i * 10)
print(l2)
# 利用map实现
def mulTen(n):
return n*10
l3 = map(mulTen, l1 )
# map类型是一个可迭代的结构，所以可以使用for遍历
for i in l3:
print(i)
reduce
- 原意是归并，缩减
- 把一个可迭代对象最后归并成一个结果
- 对于作为参数的函数要求： 必须由两个参数，必须由返回结果
- reduce([1,2,3,4,5]) == f( f(f(f(1,2),3), 4),5)
- reduce 需要导入functools包
from functools import reduce
# 定义一个操作函数
# 加入操作函数只是相加
def myAdd(x,y):
return x + y
# 对于列表[1,2,3,4,5,6]执行myAdd的reduce操作
rst = reduce( myAdd, [1,2,3,4,5,6] )
print(rst)
filter 函数
- 过滤函数： 对一组数据进行过滤，符合条件的数据会生成一个新的列表并返回
- 跟map相比较：
- 相同：都对列表的每一个元素逐一进行操作
- 不同：
- map会生成一个跟原来数据想对应的新队列
- filter不一定，只要符合条件的才会进入新的数据集合
- filter函数怎么写：
- 利用给定函数进行判断
- 返回值一定是个布尔值
- 调用格式： filter(f, data), f是过滤函数， data是数据
# filter案例
# 对于一个列表，对其进行过滤，偶数组成一个新列表
# 需要定义过滤函数
# 过滤函数要求有输入，返回布尔值
def isEven(a):
return a % 2 == 0
l = [3,4,56,3,2,3,4556,67,4,4,3,23455,43]
rst = filter(isEven, l)
# 返回的filter内容是一个可迭代对象
print(type(rst))
print(rst)
print([i for i in rst])
高阶函数-排序
- 把一个序列按照给定算法进行排序
- key: 在排序钱对每一个元素进行key函数运算，可以理解成按照key函数定义的逻辑进行排序
- python2 和 python3 相差巨大
# 排序的案例
a = [234,22312,123,45,43,2,3,66723,34]
al = sorted(a, reverse=True)
print(al)
返回函数
- 函数可以返回具体的值
- 也可以返回一个函数作为结果
# 负责一点的返回函数的例子
# args:参数列表
# 1 myF4定义函数，返回内部定义的函数myF5
# 2. myF5使用了外部变量，这个变量是myF4的参数
def myF4( *args):
def myF5():
rst = 0
for n in args:
rst += n
return rst
return myF5
闭包（closure)
- 当一个函数在内部定义函数，并且内部的函数应用外部函数的参数或者局部变量，当内部函数被当做返回值的时候，相关参数和变量保存在返回的函数中，这种结果，叫闭包
# 闭包常见坑
def count():
# 定义列表，列表里存放的是定义的函数
fs = []
for i in range(1,4):
# 定义了一个函数f
# f是一个闭包结构
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
9
9
9
出现的问题：
- 造成上述状况的原因是,返回函数引用了变量i， i并非立即执行，而是等到三个函数都返回的时候才统一使用，此时i已经变成了3，最终调用的时候，都返回的是 3*3
- 此问题描述成：返回闭包时，返回函数不能引用任何循环变量
- 解决方案： 再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量的当前值，无论该循环变量以后如何改变，已经绑定的函数参数值不再改变
# 修改上述函数
def count2():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
f1,f2,f3 = count2()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
1
4
9
装饰器(Decrator)
- 在不改动函数代码的基础上无限制扩展函数功能的一种机制，本质上讲，装饰器是一个返回函数的高阶函数
- 装饰器的使用： 使用@语法， 即在每次要扩展到函数定义前使用@+函数名
# 任务：
# 对hello函数进行功能扩展，每次执行hello万打印当前时间
import time
# 高阶函数，以函数作为参数
def printTime(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Time: ", time.ctime())
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
# 上面定义了装饰器，使用的时候需要用到@， 此符号是python的语法糖
@printTime
def hello():
print("Hello world")
hello()
Time: Mon Apr 2 21:14:52 2018
Hello world
# 装饰器的好处是，一点定义，则可以装饰任意函数
# 一旦被其装饰，则则把装饰器的功能直接添加到定义函数的功能上
@printTime
def hello2():
print("还可以由很多的选择")
hello2()
Time: Mon Apr 2 21:17:50 2018
还可以由很多的选择
偏函数
- 参数固定的函数，相当于一个由特定参数的函数体
- functools.partial的作用是，把一个函数某些函数固定，返回一个新函数
# 新建一个函数，此函数是默认输入的字符串是16进制数字
# 把此字符串返回十进制的数字
def int16(x, base=16):
return int(x, base)
int16("12345")
74565
import functools
#实现上面int16的功能
int16 = functools.partial(int, base=16)
int16("12345")
74565
