Fork me on GitHub

python核心 - 函数式编程

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(或者说不能给变量重新赋值),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。

函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,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。它的一个特点就是,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。

python中的函数

先讲解一下python中函数的基础

默认参数

默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L

Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
    return L

可变参数

在参数前面加一个*号即可变成可变参数

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。在函数内部,如意又要调用其他的有可变参数的函数,可以这样做。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去,在参数前面加**

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

注:kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra。

命名关键字参数

如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

和关键字参数*kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符,*后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下:

>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了:

def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错

参数组合

在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。 但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

高阶函数

把函数作为参数传入,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。

内建map()函数

map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:

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

map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了

reduce()函数

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场:

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

配合map,将str转换成int

from functools import reduce

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

用lambda函数进一步简化成:

from functools import reduce

def str2int(s):
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

内建的filter()函数

和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

list(filter(lambda n: n % 2 == 1, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

埃氏筛法求素数

计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来非常简单:

首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个序列:

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, …

取序列的第一个数2,它一定是素数,然后用2把序列的2的倍数筛掉:

3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, …

取新序列的第一个数3,它一定是素数,然后用3把序列的3的倍数筛掉:

5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, …

取新序列的第一个数5,然后用5把序列的5的倍数筛掉:

7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, …

不断筛下去,就可以得到所有的素数。

用Python来实现这个算法,可以先构造一个从3开始的奇数序列:

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n += 2
        yield n

注意这是一个生成器,并且是一个无限序列。

然后定义一个筛选函数(返回一个闭包):

def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0

最后,定义一个生成器,不断返回下一个素数:

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter()  # 初始序列
    while True:
        n = next(it)  # 返回序列第一个值
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) #构造新序列

注意到Iterator是惰性计算的序列,所以我们可以用Python表示“全体自然数”,“全体素数”这样的序列,而代码非常简洁。

内建的排序函数sorted()

sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)  # 反向排序

偏函数

functools模块提供了一个工具让我们创建偏函数,简单来讲,偏函数就是把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数,当传入:

int2 = functools.partial(int, base=2)

实际上固定了int()函数的关键字参数base

当传入:

max2 = functools.partial(max, 10)

实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边,也就是:

max2(5, 6, 7)

相当于:

args = (10, 5, 6, 7)
max(*args)