廖雪峰Python教程學習筆記4 函式式程式設計

函式式程式設計就是一種抽象程度很高的程式設計正規化，其乙個特點是允許把函式本身作為引數傳入另乙個函式，還允許返回乙個函式！

把函式作為引數傳入，這樣的函式稱為高階函式，函式式程式設計就是指這種高度抽象的程式設計正規化。

既然變數可以指向函式，函式的引數能接收變數，那麼乙個函式就可以接收另乙個函式作為引數，這種函式就稱之為高階函式。

e.g.傳入函式

def
add(x, y, f):
return f(x) + f(y)

當呼叫add(-5,6,abs)時，高階函式的計算過程如下：

x ==> -5
y ==> 6
f ==> abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11

1.map()函式

map()函式接收兩個引數，乙個是函式，乙個是序列，map將傳入的函式依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的list返回。map()作為高階函式，把運算規則抽象了，可以用它計算任意複雜的函式。

e.g.

>>> def f(x):
...return x * x
...>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2.reduce()函式

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)#跟迭代差不多

e.g.

#利用map()函式輕鬆實現字串轉整型
defstr2int
(s):
deffn
(x, y):
return x * 10 + y
defchar2num
(s):
return [s]
return reduce(fn, map(char2num, s))

python內建的filter()函式用於過濾序列。

和map()類似，filter()也接收乙個函式和乙個序列。和map()不同的時，filter()把傳入的函式依次作用於每個元素，然後根據返回值是true還是false決定保留還是丟棄該元素。

e.g.

def
is_odd
(n):
return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 結果: [1, 5, 9, 15]

用filter()函式關鍵在於正確實現乙個「篩選」函式。

python內建的sorted()函式就可以對list進行排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

此外，sorted()函式也是乙個高階函式，它還可以接收乙個比較函式來實現自定義的排序。

e.g.

def
reversed_cmp
(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return
1return
0>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

高階函式除了可以接受函式作為引數外，還可以把函式作為結果值返回。

e.g.

#返回求和的函式
deflazy_sum
(*args):
defsum
():        ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
#當呼叫lazy_sum()時，返回的並不是求和結果，而是求和函式
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
0x10452f668>
#呼叫函式f時，才真正計算求和的結果
>>>f()
25

在這個例子中，我們在函式lazy_sum中又定義了函式sum，並且，內部函式sum可以引用外部函式lazy_sum的引數和區域性變數，當lazy_sum返回函式sum時，相關引數和變數都儲存在返回的函式中，這種稱為「閉包（closure）」的程式結構擁有極大的威力。需要注意的問題是，返回的函式並沒有立刻執行，而是直到呼叫了f()才執行。

可以認為閉包 = 函式 + 引用環境，也就是說，當形成乙個閉包之後，放進閉包的並不是具體的值。

e.g.

def
count
():    fs = 
for i in range(1, 4):
deff():
return i*i
return fs
f1, f2, f3 = count()
#實際呼叫結果是f1()、f2()、f3()的結果都是9
>>> f1()
9>>> f2()
9>>> f3()
9

以這一節的例子來看，閉包中應該只包含變數i的位址，告訴程式當它被呼叫時這個i應該從**找，此時並不涉及i的值。只有當真正呼叫時，才根據此時i的值算出最終結果，而此時在返回3個函式之後，i的值已經成為3了，所以當我們開始呼叫函式時，返回的值就都是9了。

返回閉包時牢記的一點就是：返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。

匿名函式就是不需要顯示地定義函式，在有時會很方便。

匿名函式lambda x:x*x相當於

def
f(x):
return x*x

關鍵字lambda表示匿名函式，冒號前面的x表示函式引數。

匿名函式有個限制，就是只能有乙個表示式，不用寫return，返回值就是該表示式的結果。

此外，匿名函式也是乙個函式物件，也可以把匿名函式賦值給乙個變數，再利用變數來呼叫該函式，或者把匿名函式作為返回值返回。

在**執行期間動態增加功能的方式被稱為「裝飾器」(decorator)。比如，要增強某個函式的功能，在函式呼叫前後自動列印日誌，但又不希望修改該函式的定義，就可寫乙個裝飾器。

本質上，decorator就是乙個返回函式的高階函式。可以定義如下：

import functools 
deflog
(func):
@functools.wraps(func)
def(*args, **kw):
print
'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)

借助python的@語法，把decorator置於函式的定義處：

@log #相當於執行了語句now=log(now)
defnow
():print
'2013-12-25'

呼叫now()函式，不僅會執行now()函式本身，還會在執行now()函式前列印一行日誌：

>>> now()
call
now():
2013-12-25

偏函式functools.partial是python的functools模組提供的諸多有用功能之一，其作用是把乙個函式的某些引數給固定住（也就是設定為預設值），返回乙個新函式，呼叫這個新函式會更簡單。

e.g.

>>> 
import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)#將型別轉換的int(x,base)函式的基引數base固定為二進位制
>>> int2('1000000')
64>>> int2('1010101')
85

偏函式可以接收函式物件、*args和**kw這3個引數，上面的例子相當於接收了函式物件和**kw引數。

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