函数式编程
高阶函数
既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。、
map/reduce
map函数
把f应用到一串列上面
def f(x):
… return x * x
map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce
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)
def add(x, y):
… return x + y
…
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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例子
如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:
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]
…
reduce(fn, map(char2num, ‘13579’))
13579
装饰器
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
使用方法
@log(“test”)
偏函数
简单总结functools.partial的作用就是,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。
偏函数
Python的functools模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)。要注意,这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。
在介绍函数参数的时候,我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下:
int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换:
int(‘12345’)
12345
但int()函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做N进制的转换:int(‘12345’, base=8)
5349
int(‘12345’, 16)
74565
假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去:
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
这样,我们转换二进制就非常方便了:
int2(‘1000000’)
64
int2(‘1010101’)
85
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
int2(‘1000000’)
64
int2(‘1010101’)
85
所以,简单总结functools.partial的作用就是,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。
注意到上面的新的int2函数,仅仅是把base参数重新设定默认值为2,但也可以在函数调用时传入其他值:
int2(‘1000000’, base=10)
1000000
最后,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,也就是:
int2(‘10010’)
相当于:
kw = { base: 2 }
int(‘10010’, **kw)
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)
结果为10。
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