第七章 函数式编程

7.1又见函数

1.Python中的函数式 

·作为第三种编程范式，函数式编程的本质在于封装。

·在Python中，存在着可变更的对象，也能写出非纯函数。由于纯函数相互独立，我们不用担心函数调用对其他函数的影响。使用起来更加简单。

·当多个进程同时修改一个变量时，进程的先后顺序会影响最终结果。

·如果两个进程并行地执行两个函数，函数的执行顺序不确定，则可能结果为20，也有可能为30。这称之为：竞跑条件（Race Condition），这是并行编程中需要极力避免的。

2.并行运算

·指多条命令同时执行。

·大规模并行运算通常是在有多个主机组成的集群（Cluster）上进行的。

上面有proc1（）和proc2（）两个进程，方法start（）用于启动进程，而join（）方法用于在主程序中等待相应进程的完成。

·两个并行的程序同时运行，这就是进程。计算机中，一个进程不会占用另一个进程的内存空间，但一个进程里面可以有多个线程，可以相互占用同一个进程的内存空间。

7.2 被解放的函数

1.函数作为参数和返回值。

·函数可以像一个普通对象一样，成为其他函数的参数。

函数argument_demo()的第一个参数f就是一个函数对象，按照位置传参，square_sum()传递给函数argument_demo()，对应参数列表中的f。

GUI回调：

每当按钮被点击时，回调函数就会被调用

回调函数作为参数传给按钮的构造器。

2.函数作为返回值

line_conf()的返回结果被赋予给line对象。

·函数对象的作用域与它的def的缩进层级相同。

我们在line_conf()函数的隶属范围内定义的函数line()，就只能在line_conf()的隶属范围内调用。

3.闭包

·如果函数的定义中引用了外部变量：

代码中的b就是line()定义的隶属程序块中引用的高级层变量。b的定义不在line()内部，而是一个外部对象。我们称其为line()的环境变量。

一个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包（Closure）。闭包中包含的是内部函数返回时的外部对象的值。

·闭包可以提高代码复用性：

·闭包能起到减少函数参数的作用：

7.3 小女子的梳妆匣

1.装饰器

·装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。

基础

手动输入

·我们可以改用装饰器，定义功能拓展本身，再把装饰器用于两个函数：

实际上发生：square_sum=decorator_demo(square_sum)       square_sum(3，4)

·把测量程序运行时间的功能做成一个装饰器，把这个装饰器运用于其他函数，将显示函数的实际运行时间：

·装饰器可以实现代码的可复用性。我们可以用同一个装饰器修饰多个函数，以便实现相同的附加功能。

2.带参装饰器

·装饰器还可以自带参数，为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

2.带参装饰器

7.4 高阶函数

1.Iambda与map

·能够接收其他函数作为参数的函数，被称之为高阶函数（high-order function）。

lambda语法：用来定义简短的匿名函数

定义函数x+y

map()函数：

函数map（）的第二个参数是一个可循环对象。对于data_list的每个元素，lambda函数都会调用一次。

等价于

filter函数

reduce函数

4.并行处理

7.5 自上而下

1.便捷表达式

2.求懒惰值

迭代器和列表 效果上一样

·懒惰求值可以最小化计算机要做的工作。

懒惰求值

即时求值

3.itertools包

count(初始值, 步长) ：从初始值开始，每次增加步长单位。 count（5，2） 5，7，9，11

cycle("序列")：重复序列中的各元素。abcabcabc

repeat(对象，次数)    ：重复对象多次。 1.2 1.2 1.2 1.2

chain(迭代器，迭代器)    ：连接两个迭代器成为一个。 【1，2，3】，【4，5，6】  1，2，3，4，5，6

product(迭代器, 迭代器)        ：多个迭代器集合的笛卡儿积(集合元素所有可能的组合方式)，相当于嵌套循环

starmap(函数,对象) ：将函数应用于对象中的每一个元素 。

permutations("abc", 2) ：从序列中随机挑出2个元素进行排序，并将结果返回新的迭代器（区分顺序）。

combinations("abc", 2)：从序列中随机挑出2个元素进行组合，并将结果返回新的迭代器（不区分顺序）。

combinations_with_replacement("abc", 2) ：从序列中随机挑出2个元素进行组合，允许两次挑出的元素重复，并将结果返回新的迭代器（不区分顺序）。

takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1]) ：当函数返回True时，收集元素到迭代器。一旦函数返回False，则停止。结果为1, 3 。

dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1]) ：当函数返回False时，跳过元素。一旦函数返回True，则开始收集剩下的所有元素到迭代器。结果为6, 7, 1。

groupby(friends, key = height_class): 将一个key()函数作用于原迭代器的各个元素获得各个函数的键值。根据key()函数结果，将拥有元素分组。每个分组中的元素都保留了键值形成的返回结果。函数groupby()分出的组放在一个迭代器中返回。

compress("ABCD", [1, 1, 1, 0])    ：根据[1, 1, 1, 0]的真假值情况，选择保留第一个参数中的元素。结果为A, B, C。

islice(开始值，结束值，步长) ：切片函数，从开始值到结束值，每隔步长单位进行切片，并将结果返回迭代器。

izip(迭代器……)：将各个迭代器中对应的元素打包成一个个元组，并且构成新的迭代器返回。