廖雪峰Python教程笔记(五)

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廖雪峰Python教程笔记(五)

  • 7 函数式编程
    • 高阶函数
      • map/reduce
      • filter:用于过滤序列。
        • sorted排序算法
    • 返回函数:
    • 匿名函数
    • 装饰器
    • 偏函数

7 函数式编程

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以 把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计 。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程 (请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。

计算机(Computer)和计算(Compute)的概念:

  • 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。
  • 而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。

对应到编程语言,就是越低级的语言,越贴近计算机,抽象程度低,执行效率高,比如C语言;越高级的语言,越贴近计算,抽象程度高,执行效率低,比如Lisp语言。

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。

函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!
由于Python允许使用变量,因此, Python不是纯函数式编程语言。

高阶函数

高阶函数英文叫Higher-order function

函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。
在这里插入图片描述
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如果一个变量指向了一个函数,那么,可否通过该变量来调用这个函数?用代码验证一下:
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对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数!
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因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10!

传入函数
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。

一个最简单的高阶函数:
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map/reduce

Python内建了map()和reduce()函数。
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。
廖雪峰Python教程笔记(五)_第3张图片
map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:
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再看reduce的用法。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
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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:
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还可以用lambda函数进一步简化成:
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假设Python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码!

filter:用于过滤序列。

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。
例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
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把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:
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sorted排序算法

如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。
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此外,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,例如按绝对值大小排序:
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key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:
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字符串排序的例子:
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默认情况下,对字符串排序,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。

用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。

返回函数:

函数作为返回值:高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。
实现一个可变参数的求和
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但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数:
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当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:
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调用函数f时,才真正计算求和的结果:
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闭包
注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args,所以,当一个函数返回了一个函数后,其内部的局部变量还被新函数引用,所以,闭包用起来简单,实现起来可不容易。

匿名函数

当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
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通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是:
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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,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数

装饰器

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。
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函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:
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现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。

本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:
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观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:
在这里插入图片描述
调用now()函数,不仅会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:
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把@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:
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由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。

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。

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:
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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:
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这样,我们转换二进制就非常方便了:
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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:
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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:
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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:
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实际上固定了int()函数的关键字参数base,也就是:
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当传入:
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