python-函数式编程

最新推荐文章于 2023-11-23 17:19:05 发布

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本文深入探讨Python函数式编程的高级特性，包括高阶函数、匿名函数、装饰器、偏函数及lambda表达式等，解析如何通过这些特性提高代码复用性和效率。

Python语言的高级特性

函数式编程（FunctionalProgramming）

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，同样可作为返回值
- 纯函数式编程语言：LISP，Haskell
Python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点，可以理解为一半函数式一半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，则会在成啰嗦
- 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

高阶函数

把函数作为参数使用的函数，叫高阶函数

 #变量可以赋值
 a = 100
 b = a
 
 #函数名称就是一个变量
 def funA():
 	print("In funA")
 funB = funA
 funB()

以上代码得出结论
- 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，则应该可以被当成参数传入另一个函数

系统高阶函数-map

原意就是映射，即吧集合或者列表中的元素，每个元素都按照一定规则进行从操作，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，返回是一个迭代对象

系统高阶函数-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。必须有返回结果
reduce（[1,2,3,4,5])==f(f(f(f(1,2),3),4),5)
reduce需要导入funtools包

系统高阶函数-filter

过滤函数：对一组数据进行过滤，符合条件的数据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相对应的xinduilie
  - 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
- 返回值一定是布尔值
- 调用格式：filter（f，data），f是过滤函数，data是数据

高阶函数-排序

把一个序列按照给定算法进行排序
key：在排序前对每一个元素进行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 相差极大

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

函数作为返回值返回，被返回的函数在函数体内定义

  def  myF2():
  	def  myF3():
  		print("In my3")
  		return 3
  	return myF3
  #使用以上定义，调用myF2，返回一个函数myF3，赋值给f3
  f3 = myF2（）
  print（type（））
  print(f3)
  f3()

闭包（closure）

当一个函数在内部定义函数，并且内部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,列表中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())

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，此时已经变成了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变换，已经绑定的函数参数值不再改变

  def  count2():
  	def  f(j):
  		def  g():
  			return  j * j
  		renturn  g
  	fs = []
  	for i  in  range(1,4):
  		fs.append(f(i))
  	return  fs
  
  f1,f2,f3 = count2()
  print(f1())
  print(f2())
  print(f3())

装饰器

对已有函数的功能进行扩展，而实现这个功能又不能改动现有代码，这时使用装饰器

装饰器（Decrator）

在不改动函数代码的基础上无限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

  #对hello函数进行功能扩展，每次执行hello时打印当前时间
  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()

#装饰器的好处是，一旦定义，则可以装饰任意函数
#一旦被其装饰，则把装饰器的功能直接添加到定义函数的功能上

	#上面对函数的装饰使用了系统定义的语法糖
	#下面开始手动执行装饰器，先定义函数
	def  hello3():
		print("我是手动执行的")
	hello3()
	hello3 = printTime(hello3)
	hello3()
	
	f = printTime(hello3)
	f()

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
  #此字符串返回十进制的数字
  def  int16(x, base = 16):
  	return  int(x, base)

  import  functools
  #实现上面int16的功能
  int16 = functools.partial(int, base = 16)
  int16("12345")