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函数式编程概述
- 函数式编程： 函数式=编程语言定义的函数+数学意义的函数
优点：
- 便于进行单元测试
- 便于调试
- 适合并行执行
特性
- 不可变数据(不可变：不用变量保存状态，不修改变量)
非函数式：
a=1
def incr_test1():
global a
a+=1
return a
print(incr_test1())
运行结果
2
函数式：
n=1
def incr_test2(n):
return n+1
print(incr_test2(2))
运行结果
3
- 第一类对象(函数即"变量")---------看下面高阶函数的条件
- 尾调用优化(尾递归) 尾调用：在函数最后一步调用另外一个函数(最后一行不一定是函数的最后一步)
函数bar3在foo3内为尾调用
def bar3(n):
return n
def foo3():
return bar3(3)
函数bar4和bar5在foo4内均为尾调用，二者在if判断条件不同的情况下都有可能作为函数的最后一步
def bar4(n):
return n
def bar5(n):
return n+1
def foo4(x):
if type(x) is str:
return bar4(x)
elif type(x) is int:
return bar5(x)
函数bar6在foo5内为非尾调用
def bar6(n):
return n
def foo5(x):
y=bar6(x)
return y
函数bar7在foo6内非尾调用
def bar7(n):
return n
def foo6(x):
return bar7(x)+1
高阶函数
下面两个条件满足其中一个即可：
- 函数可以接收另一个函数作为参数
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
print(add(-5,6,abs)) #f=abs abs()求绝对值
运行结果
11
- 返回值可以是函数名
def bar1():
print('from bar1')
def foo1():
print('from foo')
return bar1
m=foo1() #n=bar1
m()
运行结果
from foo
from bar1
def hanle():
print('from hanle')
return hanle
h=hanle()
h()
运行结果
from hanle
from hanle
这个就不是高阶函数
def foo(n):
print(n)
def bar(name):
print('i am name is %s'%name)
foo(bar('alex')) #bar函数没有返回值，返回值不是函数名
运行结果
i am name is alex
None
匿名函数
lambda 参数列表:函数返回值表达式语句
- 关键字lambda表示匿名函数
- 冒号前表示参数，冒号后表示返回值
def func(x):
return x+1
res=func(10)
print(res)
#相当于
res=lambda x:x+1
print(res(10)) #记得带参数
运行结果
11
11
res=lambda x:x+'_ab'
print(res('alex'))
运行结果
alex_ab
lambda表达式序列
- 可以将lambda表达式作为序列(如列表、元组或字典等)元素，从而实现挑战表的功能，也就是函数的列表
序列=[(lambda 表达式1),(lambda 表达式2), ...]
调用序列中lambda表达式的方法
序列[索引](lambda 表达式的参数列表)
定义一个lambda表达式序列，第一个元素用于计算参数的平方，第二个元素用于计算参数的立方，第三个元素用于计算参数的四次方
arr=[(lambda x:x**2),(lambda x:x**3),(lambda x:x**4)]
print(arr[0](2),arr[1](2),arr[2](2))
运行结果
4 8 16
将lambda表达式作为函数的返回值
def math(o):
if(o==1):
return lambda x,y:x+y
if(o==2):
return lambda x,y:x-y
if(o==3):
return lambda x,y:x*y
if(o==4):
return lambda x,y:x/y
action=math(1) #返回加法lambda表达式
print('10+2=',action(10,2))
action=math(2) #返回减法lambda表达式
print('10-2=',action(10,2))
action=math(3) #返回乘法lambda表达式
print('10*2=',action(10,2))
action=math(4) #返回除法lambda表达式
print('10/2=',action(10,2))
运行结果
10+2= 12
10-2= 8
10*2= 20
10/2= 5.0
python函数式编程常用的函数(它们也是高阶函数)
map()函数
- map()函数用于指定序列中的所有元素作为参数调用指定函数，并将结果构成一个新的序列返回
- map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable(可迭代对象)，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
- map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了
arr=map(lambda x:x**2,[2,4,6,8,10])
for n in arr:
print(n)
运行结果
4
16
36
64
100
#enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中
arr=map(lambda x:x**2,[2,4,6,8,10])
for i in enumerate(arr):
print(i)
arr=map(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],[5,6,7,8]) #两个序列
for m in enumerate(arr):
print(m)
运行结果
(0, 4)
(1, 16)
(2, 36)
(3, 64)
(4, 100)
(0, 6)
(1, 8)
(2, 10)
(3, 12)
print(map(str,[1,2,3,4,5,6]))
print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6]))) #转换成字符串
运行结果
<map object at 0x037345D0> #内存地址
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
reduce()函数
- reduce把一个函数作用在一个序列上，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
==从python3.0后，reduce()函数不被集成在python内置函数中，需要使用下面的语句引用functools模块，才能调用reduce()函数==
from functools import reduce
def func(x,y):
return x+y
sum=reduce(func,(2,4,6,8,10))
print(sum)
运行结果
30
程序运算过程
- (1)reduce()函数首先使用2和4参数调用func()函数，得到结果6
- (2)使用结果6和序列第三个元素6为参数调用func()函数，得到结果12
- (3)使用结果12和序列第四个元素8为参数调用func()函数，得到结果20
- (4)使用结果20和序列的第五个元素10为参数调用func()函数，得到结果30
如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场
from functools import reduce
def func1(x,y):
return x*10+y
a=reduce(func1,[1,3,5,7,9])
print(a)
运行结果
13579
filter()函数
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，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。
在一个list中，删掉偶数，只保留奇数
def is_odd(n):
return n%2==1
print(list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,9,10,15])))
运行结果
[1, 3, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉
def not_empty(s):
return s and s.strip()
print(list(filter(not_empty,['a',' ','b',None,'c',' '])))
运行结果
['a', 'b', 'c']
people=[{'name':'alex','age':100000},
{'name':'xiaoli','age':10000000},
{'name':'xiaoguo','age':9000},
{'name':'xiaowang','age':18}
]
print(list(filter(lambda p:p['age']<=18,people)))
运行结果
[{'name': 'xiaowang', 'age': 18}]
- 可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数
- 注意到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
map() filter() reduce() 区别
- map() 处理序列中的每个元素，得到的结果是一个'列表'，该'列表'元素个数及位置与原来一样
- filter()遍历序列中的每一个元素，判断每个元素得到的布尔值，如果是True则留下来
- reduce() 处理一个序列，把序列进行合并操作
sorted()函数
排序函数，排序的核心是比较两个元素的大小，如果是数字我们可以直接比较，但如果是字符串或者是字典，直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较过程必须通过函数抽象出来
print(sorted([36,5,-12,9,-21]))
#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
print(sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs))
print(sorted(['bob','about','Zoo','Credit']))
#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。
#现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较
print(sorted(['bob','about','Zoo','Credit'],key=str.lower))
#反向排序
print(sorted(['bob','about','Zoo','Credit'],key=str.lower,reverse=True))
运行结果
[-21, -12, 5, 9, 36]
[5, 9, -12, -21, 36]
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Lisa',88)]
def by_name(t):
return t[0]
def by_score(t):
return t[1]
L2=sorted(L,key=by_name)
print('根据名字排序：',L2)
L2=sorted(L,key=by_score,reverse=True)
print('根据成绩排序：',L2)
运行结果
根据名字排序： [('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
根据成绩排序： [('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]
zip()函数
zip()函数以一系列列表作为参数，将列表中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
zipped=zip(a,b)
for i in zipped:
print(i)
运行结果
(1, 4)
(2, 5)
(3, 6)
如果传入的参数长度不等，则返回列表的长度和参数中长度最短的列表相同
a=[1,2,3]
b=[4,5,6,7]
zipped=zip(a,b)
for n in zipped:
print(n)
运行结果
(1, 4)
(2, 5)
(3, 6)
将打包结果前面加上操作符，并以此为参数调用zip()函数，可以将打包结果解压*
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
zipped=zip(a,b)
unzipped=zip(*zipped)
for m in unzipped:
print(m)
运行结果
(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
普通函数方式与函数式编程的对比
通过学习以上的函数可以更好的看出它们的区别
以普通编程方式计算列表元素中的正数之和
list=[2,-6,11,-7,8,15,-14,-1,10,-13,18]
sum=0
for i in range(len(list)):
if list[i]>0:
sum+=list[i]
print(sum)
运行结果
64
以函数式编程方式实现
from functools import reduce
list=[2,-6,11,-7,8,15,-14,-1,10,-13,18]
s=filter(lambda x:x>0,list)
sum=reduce(lambda x,y:x+y,s)
print(sum)
运行结果
64
相比而言，函数式编程具有如下几个特点
- 代码更简单
- 数据、操作、返回值都在一起
- 没有循环体，几乎没有临时变量
- 代码用来描述要做什么，而不是怎么去做
