淺析Python函數(shù)式編程

Functional Programming，函數(shù)式編程。Python對(duì)函數(shù)式編程提供部分支持。對(duì)于純函數(shù)編程，對(duì)任一函數(shù)，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，可稱之為無副作用。

一、高階函數(shù)

1、變量指向函數(shù)

我們知道函數(shù)的計(jì)算結(jié)果可以賦值給變量，例如x = abs(-5)。

同理，變量也可以指向函數(shù)，例如f = abs。

如果一個(gè)變量指向了一個(gè)函數(shù)，那我們直接調(diào)用abs(x)與執(zhí)行f(x)返回的結(jié)果是完全相同。

2、函數(shù)名也是變量

我們也可以把函數(shù)名看成是一個(gè)變量，例如abs()函數(shù)。執(zhí)行語句abs=-5，之后調(diào)用abs(-5)就會(huì)報(bào)錯(cuò)，因?yàn)榇藭r(shí)abs這個(gè)變量已經(jīng)不指向絕對(duì)值函數(shù)了，而是指向一個(gè)整數(shù)-5。

3、函數(shù)作為形參

既然變量可以指向函數(shù)，函數(shù)也可以充當(dāng)變量，那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另外一個(gè)函數(shù)作為它自己的形式參數(shù)，即實(shí)現(xiàn)高階函數(shù)。例如：

>>> def add(x , y , f ): # 把函數(shù)作為參數(shù)傳入。

...   return f(x) + f(y)

>>> add (-5,-2,abs)

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二、函數(shù)式編程的內(nèi)建函數(shù)

1、map(func,seq)

語法：map(func,seq)，接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)func，一個(gè)是可迭代對(duì)象。

作用：將傳入的func函數(shù)循環(huán)作用于seq序列的每個(gè)元素上，并返回新的可迭代對(duì)象。

注意：map()函數(shù)返回的是一個(gè)<map object>，我們可以使用list()函數(shù)將所獲得的結(jié)果以list形式返回。

舉個(gè)栗子：用map()實(shí)現(xiàn)f(x)=x*x

>>> def f(x):

...   return x*x

...

>>> map(f,[1,2,3,4,5])

<map object at 0x0327F670>

>>> list(map(f,[1,2,3,4,5]))   # 傳入的函數(shù)f作用于序列的每個(gè)元素調(diào)并用list()

[1, 4, 9, 16, 25]

當(dāng)然還可以使用其他方法實(shí)現(xiàn)：

exp1：list( map((lambda x:x*x),[1,2,3,4,5]))

exp2：[x*x for x in [1,2,3,4,5]]

2、reduce(func,list)

語法：reduce(func,list)，必須接受兩個(gè)參數(shù)。

作用：把func函數(shù)作用在list序列上[x1,x2,x3,...]。取出序列的頭兩個(gè)元素x1和x2，作用于func，取的一個(gè)單一的值，例如a，再將a與序列的下一個(gè)元素x3做func運(yùn)算，依此反復(fù)。其效果就相當(dāng)于reduce(f,x1,x2,x3)=f(f(x1,x2),x3)

注意：使用reduce()，必須導(dǎo)入模塊from functools import reduce

大家可以自己找個(gè)栗子玩玩哈~~~

3、filter()

語法：filter(func,[序列])，接收一個(gè)“過濾”函數(shù)，和一個(gè)序列。返回的是一個(gè)Iterator可迭代對(duì)象。

作用：按照func規(guī)則過濾序列，filter()把傳入的函數(shù)func依此作用于每個(gè)元素，然后根據(jù)返回值TrueorFalse，來保留為True的對(duì)應(yīng)元素。

注意：跟map()類似，filter()返回的是一個(gè)可迭代對(duì)象，故需要使用list()來查看所獲得結(jié)果并返回list類型。

舉個(gè)栗子：在一個(gè)list中，刪除偶數(shù)，保留奇數(shù)。

>>> def is_odd(n):

...   return n % 2 == 1 # 返回0(false) 或1(True)

...

>>> list( filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) )

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