如何理解Python函數(shù)式編程字符串和元組及函數(shù)分類與高階函數(shù)

如何理解Python函數(shù)式編程字符串和元組及函數(shù)分類與高階函數(shù)，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

函數(shù)式編程中的字符串

在函數(shù)式編程中，經(jīng)常用到 Python 字符串，因其是不可變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

字符串本身是一個(gè)對(duì)象，具備很多對(duì)象方法，與常識(shí)中函數(shù)的使用不太相同，例如下述代碼

my_str = "xiangpica"
print(my_str.upper())
print(len(my_str.upper()))

其中 len() 函數(shù)的用法被稱為前置寫法，而 my_str.upper() 被稱為后置寫法，這樣很容易造成函數(shù)式編程的理解問(wèn)題，所以需要系統(tǒng)性的解決該問(wèn)題。

如果上述代碼可以修改為 len(upper(my_str))，就變得相對(duì)容易理解。

# 類型 Text 是 str 的別名
from typing import Text
my_str = "xiangpica"
def upper(str: Text) -> Text:
    return str.upper()
print(upper(my_str))
print(len(upper(my_str)))

上述代碼重新定義了一個(gè)前置用法的函數(shù) upper，用于解決函數(shù)式編程中的一致性問(wèn)題，該解決辦法在后續(xù)代碼中會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)。

不變類型元組

除字符串外，Python 中的另一個(gè)不可變數(shù)據(jù)類型為元組，元組分為普通元組與命名元組。

普通元組的聲明與訪問(wèn)

在之前的文章中對(duì)元組的基本知識(shí)，已經(jīng)進(jìn)行了說(shuō)明，可以去稍微復(fù)習(xí)一下，然后在進(jìn)入本文的學(xué)習(xí)。

先看一下代碼，然后再判斷是否可以理解。

from typing import Tuple, Text, Callable
LANGUAGE = Tuple[Text, Text, Text]
python: Callable[[LANGUAGE], Text] = lambda languages: languages[1]
items = ("c","python","js")
a = python(items)
print(a)

上述代碼定義了一個(gè)新的類型 LANGUAGE，該類型是一個(gè)元組，具備三個(gè)元素。

python 類型注解是 Callable[[LANGUAGE], Text]，即它的參數(shù)是 LANGUAGE 類型，返回值是字符串類型。

注意 typing 模塊加入不會(huì)影響程序的運(yùn)行不會(huì)報(bào)正式的錯(cuò)誤，僅作為類型檢查，防止運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)參數(shù)、返回值類型不符，開發(fā)人員查閱。

除上述內(nèi)容外，還可以使用命名元組來(lái)實(shí)現(xiàn)。

from collections import  namedtuple
Language = namedtuple("Language",("name1", "name2", "name3"))
l = Language("c", "python", "js")
print(l)
print(l.name1)

或者直接使用 typing 模塊的 NamedTuple 也可以。

from typing import NamedTuple, Text
class Language(NamedTuple):
    name: Text
    description: Text
l = Language("C", "C語(yǔ)言")
print(l)
print(l.name)
print(l.description)

函數(shù)式的分類

函數(shù)大類分為兩種：

• 標(biāo)量函數(shù)：函數(shù)的返回結(jié)果為一個(gè)值；

• 集合函數(shù)：函數(shù)的結(jié)果為可迭代的集合。

集合函數(shù)也可以細(xì)分：

• 規(guī)約/累積函數(shù)：將集合內(nèi)的元素進(jìn)行累積計(jì)算，最后得到一個(gè)值；

• 映射函數(shù)：將標(biāo)量函數(shù)應(yīng)用于幾個(gè)的每個(gè)元素，最后得到一個(gè)與原集合相同長(zhǎng)度的新集合；

• 過(guò)濾函數(shù)：將標(biāo)量函數(shù)應(yīng)用于每個(gè)元素，保留一部分，得到一個(gè)子集。

有了上述概念之后，對(duì)于函數(shù)式編程的理解可以更進(jìn)一步。

any() 、all() 、len()、sum() 對(duì)比學(xué)習(xí)

any 與 all 兩個(gè)函數(shù)屬于規(guī)約函數(shù)，進(jìn)行的操作叫做布爾規(guī)約，即將一個(gè)集合的元素歸約為 True 或者 False，all 需要所有值都是 True，any 只要有一個(gè)值是 True 即可。

len 與 sum 也是歸約函數(shù)，它們分別表示計(jì)算集合中所有值的個(gè)數(shù)和匯總值。

zip()、reversed()、enumerate()

zip 函數(shù)可以把多個(gè)可迭代對(duì)象或者序列，之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉組合，即將 n 個(gè)元素的可迭代對(duì)象轉(zhuǎn)換為 n 元組，然后返回一個(gè)生成器。

如果 zip 函數(shù)沒(méi)有輸入?yún)?shù)，那將返回一個(gè)空列表 []。

a = zip()
print(list(a))

reversed 函數(shù)用于改變序列順序，即反轉(zhuǎn)序列。

enumerate 函數(shù)獲取序列或者可迭代對(duì)象的下標(biāo)值，轉(zhuǎn)換成概念描述就是將可迭代對(duì)象映射為二元組序列（帶上序號(hào)了），每個(gè)二元組序列中，第一個(gè)元素是下標(biāo)值，第二個(gè)元素是值本身。

高階函數(shù)

學(xué)習(xí) Python 函數(shù)式編程，繞不開高階函數(shù)的學(xué)習(xí)，高階函數(shù)就是以函數(shù)為參數(shù)，或者以返回值為函數(shù)的函數(shù)。

函數(shù) max 和 min()

上述兩個(gè)函數(shù)是規(guī)約函數(shù)，即輸入的是集合，輸出的是單個(gè)值，主要用途就是尋找極值。

一般在學(xué)習(xí)的時(shí)候，可以把二者當(dāng)成普通的函數(shù)，也可用于高階函數(shù)，主要為參數(shù)位置的差異。

最簡(jiǎn)單的用法為：

max_num = max(1, 2, 3, 4)
min_num = min(1, 2, 3, 4)
print(max_num)
print(min_num)

接下來(lái)就是其高階函數(shù)模式的實(shí)現(xiàn)，自定義比較規(guī)則。

# 第一種寫法，比較字符串長(zhǎng)度
max_num = max("a", "abc", "ceda", "aaaaa", key=lambda x: len(x))
min_num = min("a", "abc", "ceda", "aaaaa", key=lambda x: len(x))
print(max_num)
print(min_num)
# 第二種寫法，比較字符串長(zhǎng)度
max_num = max(["a", "abc", "ceda", "aaaaa"], key=lambda x: len(x))
min_num = min(["a", "abc", "ceda", "aaaaa"], key=lambda x: len(x))
print(max_num)
print(min_num)

上述代碼的 key 為可選參數(shù)，默認(rèn)值為 None。

map 函數(shù)

map 函數(shù)用于將一個(gè)集合映射到另一個(gè)集合，例如可以將一個(gè)由字符串組成的列表中的每一項(xiàng)，都轉(zhuǎn)換為整數(shù)。

data = ["1", "2", "3"]
print(map(int, data))
print(list(map(int, data)))

代碼 map(int, data) 的含義就是將 int 函數(shù)作用于 data 中的每一項(xiàng)。

map 函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)也可以用 lambda 代替。

data = ["1", "2", "3"]
print(map(lambda x: int(x), data))
print(list(map(int, data)))

filter 函數(shù)

filter 函數(shù)主要用于將一個(gè)**判定函數(shù)（謂語(yǔ)函數(shù)）**用于集合的每一個(gè)元素，最后得到滿足判定函數(shù)的結(jié)果集，測(cè)試代碼如下：

data = [1, 3, 5, 7, 9]
print(filter(lambda x: x > 3, data))
print(list(filter(lambda x: x > 3, data)))

sorted 函數(shù)

sorted 函數(shù)也支持高階函數(shù) key 參數(shù)定制規(guī)則。

result = sorted(["afghsss", "abc", "ceda", "aaaaa"], key=lambda x: len(x))
print(result)

同一需求的不同效率問(wèn)題

通過(guò) map 函數(shù)，生成器表達(dá)式，存在迭代器的生成器函數(shù)分別多 一億 數(shù)據(jù)量的列表進(jìn)行測(cè)試。

import time
def demo(x):
    return x * 2
def demo1(f, l):
    for x in l:
        yield f(x)
my_list = list(range(1, 10000000))
start = time.perf_counter()
# map(lambda x: x * 2, my_list) # 程序運(yùn)行耗時(shí) 3.904999999998493e-06
# (demo(x) for x in my_list) # 程序運(yùn)行耗時(shí) 6.310000000009364e-06
demo1(demo, my_list) # 程序運(yùn)行耗時(shí) 5.1070000000041915e-06
cost_time = time.perf_counter() - start
print("程序運(yùn)行耗時(shí)", cost_time)

得到的結(jié)果是 map 最快，所以用就完事了。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何理解Python函數(shù)式編程字符串和元組及函數(shù)分類與高階函數(shù)的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！