python学习第十一天 -- 函数式编程

在介绍函数式编程之前，先介绍几个概念性的东西。

什么是函数式编程？

函数式编程的特点：

1.把计算视为函数而非指令;

2.纯函数式编程:不需要变量,没有副作用,测试简单;

3.支持高阶函数，代码简洁。

什么是高阶函数？

能接收函数做参数的函数，称为高阶函数。

高阶函数的特点：

1.变量可以指向函数

2.函数的参数可以接收变量

3.一个函数可以接收另一个函数作为参数

Python支持的函数式编程？

1.不是纯函数式编程：允许有变量

2.支持高阶函数：函数也可以作为变量传入

3.支持闭包：有了闭包就能返回函数

4.有限度的支持匿名函数

关于匿名函数和闭包的介绍，后面会一一介绍，暂时不在这里详细介绍。

高阶函数-把函数作为参数

>>> def fn(x,y,f):
...     return f(x)+f(y)
...
>>> import math
>>> fn(4,16,math.sqrt)
6.0

python内置的几个常用的高阶函数

map()：接收一个函数f和一个list对象，函数f作用于list对象的每一个元素，并返回一个新的list对象。

>>> def fn(x):
...     return x*x;
...
>>> print map(fn,range(1,11))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

reduce():也是接收函数f和一个list对象，但是接收函数f必须传入两个参数，然后对lsit中的每一个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

>>> def prod(x,y):
...     return x*y
...
>>> print reduce(prod,range(1,6))
120 //1 *2*3*4*5

filter():接收函数f和一个list对象,函数f的作用是对每一个list对象的元素进行判断，返回true 和false。filter()根据判断结果自动过滤掉不符合的元素，返回符合条件的元素组成的新list。

>>> def is_even_number(x):
...     return x%2==0
...
>>> filter(is_even_number,range(1,11))
[2, 4, 6, 8, 10]

上面针对高阶函数讲解，大家应该了解了函数是可以作为参数的，那么既然函数可以做参数，那么也可以返回函数。

返回函数

>>> def f():
...     print 'call f()....'
...     //定义函数g：
...     def g():
...          print 'call g()....'
        //返回函数g:
...     return g
...
>>> x = f() //调用f()
call f()....
>>> x 
<function g at 0x7f62fab01c80>
>>> x() //调用x()就是执行g()函数定义的代码
call g()....

举个例子：编写一个函数，接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。

>>> def fn(x,y):
...     return x*y;
...
>>> def calc_prod(lst):
...     def my_calc():
...         return reduce(fn,lst)
...     return my_calc
...
>>> f = calc_prod(range(1,5))
>>> print f()
24

闭包

内层函数引用外层函数的变量，然后返回内层函数的情况，称为闭包。

闭包的特点：返回的函数引用了外层函数的局部变量。所以，要正确使用闭包，就能确保引用的局部变量在函数返回后不能改变。举例说明：

//希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3
>>> def count():
...     lst = []
...     for i in range(1,4):
...         def f():
...              return i*i
...         lst.append(f)
...     return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

得到的结果并不是我们预期的1,4,9.

lst.append(f),只是将每一个f()的引用保存进了list，并没有进行对于i的计算，所以导致最后在运行了f（1）之后，i已经变为了3.

因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

那么怎么改写上述的代码，得到想要的1,4,9.值。

方法一：

>>> def count():
...     lst = []
...     for i in range(1,4):
...          def f():
...               return i*i
...          lst.append(f()) //很大的不同，f 变为了f(),这一步的时候已经进行了i*i的运算
...     return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> print f1,f2,f3
1 4 9

方法二：

>>> def count():
...     lst = []
...     for i in range(1,4):
...          def f(m=i)://传入参数
...               return m*m
...          lst.append(f) 
...     return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> print f1(),f2(),f3()
1 4 9

问题的产生是因为函数只在执行时才去获取外层参数i，若函数定义时可以获取到i，问题便可解决。而默认参数正好可以完成定义时获取i值且运行函数时无需参数输入的功能，所以在函数f()定义中改为f(m = i),函数f返回值改为m*m即可.

匿名函数

关键字 lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不能写return，返回值就直接写表达式的结果。

例子一：

>>> map(lambda x:x*x,range(1,5))
[1, 4, 9, 16]

lambda x:x*x，可以看做是

>>> def f(x):
...     return x*x

例子二：

>>> myabs = lambda x:-x if x<0 else x
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(2)
2

lambda x:-x if x<0 else x可以看做是

>>> def f(x):
...     x = -x
...     if x<0:
...         return -x
...     else:
...         return x

小结：这一节主要讲解python函数式编程概念及其python高阶函数的定义及其使用。