前言
- 学习渠道：慕课网：Python进阶
- 记录原因：我只是想边上课边做笔记而已，呵呵哒
- 食用提示：教程环境基于Python 2.x，有些内容在Python 3.x中已经改变
函数式编程
- 定义：一种抽象计算的编程模式
特点
- 把计算视为函数而非指令
- 纯函数式编程不需要变量，没有副作用，一个函数任意执行多少次结果都是确定的，测试简单
- 支持高阶函数，代码简单
Python支持的函数式编程
- Python允许变量，不是纯函数式编程
- 支持高阶函数，函数可以作为变量传入
- 支持闭包，可以返回函数
- 有限度地支持匿名函数
高阶函数
- 定义：能接受函数作为参数的函数
特点
- 变量可以指向函数
- 函数名其实就是指向函数的变量
import math
def add(x, y, f) :
return f(x) + f(y)
print add(25, 9, math.sqrt);
8.0
- ###map() - Python内置的高阶函数 - map(fun, list)将函数fun依次作用在list的每个元素上 - map()不改变原有list，而是返回一个新的list - map()可以处理包含任何类型的list，只要传入的fun可以处理
def fort_name(s) :
return s.capitalize(); #首字母大写，其余小写
# return s[0].upper()+s[1:].lower();
# return s.title();
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'];
# Python3中需要用户list()转换map()
print (list(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT']));
print (list(map(lambda x: x.capitalize(), ['adam', 'LISA', 'barT'])));
# 可以处理字符串含有空格的情况？
print [name.capitalize() for name in [' adam ', ' LISA ', ' barT ']];
['Asam', 'Lisa', 'Bart']
- ###reduce() - Python内置的高阶函数（Python3之后移除了，[关于移除](https://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=98196)） - reduce(fun, list)对list的每个元素**反复**调用函数fun，并返回最终结果值 - reduce(fun, list, val0)还可接收一个计算初值
from functools import reduce
# Python3中reduce()被从全局名字空间里移除了，现在被放置在functools模块中，使用前需要引用
def prod(x, y) :
return x * y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
3360 # 2 * 4 * 5 * 7 * 12 = 3360
- ###filter() - Python内置的高阶函数 - filter(fun, list)对list的每个元素进行判断，返回True或False - filter()根据判断结果，返回由符合条件的元素组成的新list
import math
def is_sqr(x) :
return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
- ###sorted() - Python 内置的高阶函数 - sorted(list) 对 list 进行排序 - sorted(list, cmp_fun) 传入一个函数对 list 排序 - cmp_fun(x, y) ：如果 x 应排在 y 前面，返回 -1；如果 x 应排在 y 后面，返回1；如果 x 和 y 相等，返回0
def cmp_ignore_case(s1, s2):
# return cmp(s1.lower(), s2.lower());
if (s1.lower() < s2.lower()) :
return -1;
elif (s1.lower() > s2.lower()) :
return 1;
else :
return 0;
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)
# print (sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case))
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob'] # 'Z' 的ASCII码比 'a' 小
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']- ###返回函数 - 在函数 f() 中定义函数 g() ，返回函数 **g** - 可以把一些计算延迟
def calc_prod(lst) :
def mult_ prod() :
return reduce(lambda x, y : x * y, lst)
return mult_prod
# 调用calx_prod()没有返回计算结果，而是返回函数
delay_calc = calc_prod([1, 2, 3, 4])
# 对返回函数进行调用时，才获得结果（延迟）
print delay_calc()
24
- ###闭包 - 定义：内层函数引用了外层函数的局部变量（参数），然后返回内层函数的情况 - 在函数内部定义的函数无法被外部访问，为防止不必要的调用，可将函数移入函数内部 - 正确使用闭包，要确保局部变量在函数返回后不能变。即：**返回函数不要引用任何循环变量，获后续会发生变化的变量**
def count() :
fs = []
for i in range(1, 4) :
def f() :
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
# f1=count()[0]，f2=count()[1]，f3=count()[2]
print f1(), f2(), f3()
9, 9, 9
# fs存放的是f()，并没有进行i的计算
# f()只在执行时才去获取外层参数i
# 等f()执行时，i的值已经改变
# fs = [i*i, i*i, i*i]
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j = i): # changed
return j * j # changed
fs.append(f)
return fs
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
# 默认参数可以在完成定义时获取i值
- ###匿名函数 - 定义：`lambda 函数参数：表达式` - 限制：只能有一个表达式，返回值就是表达式的结果 - 不需要显式地定义函数，可简化代码 - 可以被返回
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
print filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
# 效果等同与于
print filter(lambda s:s and len(s.strip()) > 0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
- decorator装饰器 - 本质：其实就是定义一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后返回一个新函数 - 作用：定义了一个函数，运行时动态增加功能，又不改动函数本身的代码 - 使用：decorator用Python提供的@语法，简化代码，避免每个函数编写重复性代码 - 打印日志：@log - 检测性能：@performance - 数据库事务：@transaction - URL路由：@post('/register')