函数式编程

本文介绍了函数式编程中的高阶函数和返回函数。高阶函数包括map/reduce、filter、sorted,map将函数作用于序列元素,reduce做累积计算,filter根据函数返回值筛选元素,sorted可自定义排序。返回函数可将函数作为结果返回,还提到了闭包和匿名函数。

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高阶函数

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。

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)
print(add(-5, 6, abs))

阅读 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

map/reduce

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

>>> 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]

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

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

累计求和

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

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def char2num(s):
    return DIGITS[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

filter

filter()也接收一个函数和一个序列。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。

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

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。

输出回文数:

def is_palindrome(n):
    return str(n)[:]==str(n)[::-1]
output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print('1~1000:', list(output))

sorted

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

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

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于’Z’ < ‘a’,结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。

忽略大小写:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

反向排序:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

列表分别按名字排序:

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_name(t):
    return t[0]
L2 = sorted(L, key=by_name)
print(L2)

返回函数

函数作为结果值返回。(即返回的是一个函数)

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

调用函数f时,才真正计算求和的结果:

>>> f()
25

在函数lazy_sum中又定义了函数sum,并且,内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量,当lazy_sum返回函数sum时,相关参数和变量保存在返回的函数中,这种称为“闭包(Closure)”的程序结构拥有极大的威力。

请再注意一点,当我们调用lazy_sum()时,每次调用都会返回一个新的函数,即使传入相同的参数:

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

返回闭包牢记一点: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。

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

修改:

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
    return fs
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

匿名函数

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