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本篇內(nèi)容介紹了“Python入門學(xué)習(xí)之函數(shù)式編程的方法”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
在 Python 中,函數(shù)是「頭等公民」(first-class)。也就是說,函數(shù)與其他數(shù)據(jù)類型(如 int)處于平等地位。
因而,我們可以將函數(shù)賦值給變量,也可以將其作為參數(shù)傳入其他函數(shù),將它們存儲在其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如 dicts)中,并將它們作為其他函數(shù)的返回值。
由于其他數(shù)據(jù)類型(如 string、list 和 int)都是對象,那么函數(shù)也是 Python 中的對象。我們來看示例函數(shù) foo,它將自己的名稱打印出來:
def foo(): print("foo")
由于函數(shù)是對象,因此我們可以將函數(shù) foo 賦值給任意變量,然后調(diào)用該變量。
例如,我們可以將函數(shù)賦值給變量 bar:
bar = foo bar() #will print "foo" to the console
語句 bar = foo 將函數(shù) foo 引用的對象賦值給變量 bar。
當(dāng)對象可調(diào)用時(callable),它們與函數(shù)一樣,如 object()。這是通過 call 方法實現(xiàn)的。
示例如下:
class Greeter: def __init__(self, greeting): self.greeting = greeting def __call__(self, name): return self.greeting + " " + name
每一次配置 Greeter 類的對象時,我們都會創(chuàng)建一個新的對象,即打招呼時可以喊的新名字。
如下所示:
morning = Greeter("good morning") #creates the callable object morning("john") # calling the object #prints "good morning john" to the console
我們可以調(diào)用 morning 對象的原因在于,我們已經(jīng)在類定義中使用了 call 方法。為了檢查對象是否可調(diào)用,我們使用內(nèi)置函數(shù) callable:
callable(morning) #true callable(145) #false. int is not callable.
函數(shù)和其他對象一樣,可以存儲在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部。例如,我們可以創(chuàng)建 int to func 的字典。當(dāng) int 是待執(zhí)行步驟的簡寫時,這就會派上用場。
# store in dictionary mapping = { 0 : foo, 1 : bar } x = input() #get integer value from user mapping[x]() #call the func returned by dictionary access
類似地,函數(shù)也可以存儲在多種其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。
函數(shù)還可以作為其他函數(shù)的參數(shù)和返回值。接受函數(shù)作為輸入或返回函數(shù)的函數(shù)叫做高階函數(shù),它是函數(shù)式編程的重要組成部分。
高階函數(shù)具備強大的能力。就像《Eloquent JavaScript》中解釋的那樣:
「高階函數(shù)允許我們對動作執(zhí)行抽象,而不只是抽象數(shù)值?!?/p>
我們來看一個例子。假設(shè)我們想對一個項目列表(list of items)執(zhí)行迭代,并將其順序打印出來。我們可以輕松構(gòu)建一個 iterate 函數(shù):
def iterate(list_of_items): for item in list_of_items: print(item)
看起來很酷吧,但這只不過是一級抽象而已。如果我們想在對列表執(zhí)行迭代時進行打印以外的其他操作要怎么做呢?
這就是高階函數(shù)存在的意義。我們可以創(chuàng)建函數(shù) iterate_custom,待執(zhí)行迭代的列表和要對每個項應(yīng)用的函數(shù)都是 iterate_custom 函數(shù)的輸入:
def iterate_custom(list_of_items, custom_func): for item in list_of_items: custom_func(item)
這看起來微不足道,但其實非常強大。
我們已經(jīng)把抽象的級別提高了一層,使代碼具備更強的可重用性?,F(xiàn)在,我們不僅可以在打印列表時調(diào)用該函數(shù),還可以對涉及序列迭代的列表執(zhí)行任意操作。
函數(shù)還能被返回,從而使事情變得更加簡單。就像我們在 dict 中存儲函數(shù)一樣,我們還可以將函數(shù)作為控制語句,來決定適合的函數(shù)。
例如:
def add(x, y): return x + y def sub(x, y): return x - y def mult(x, y): return x * y def calculator(opcode): if opcode == 1: return add elif opcode == 2: return sub else: return mult my_calc = calculator(2) #my calc is a subtractor my_calc(5, 4) #returns 5 - 4 = 1 my_calc = calculator(9) #my calc is now a multiplier my_calc(5, 4) #returns 5 x 4 = 20.
函數(shù)還可以在其他函數(shù)內(nèi)部,這就是「內(nèi)部函數(shù)」。內(nèi)部函數(shù)在創(chuàng)建輔助函數(shù)時非常有用,輔助函數(shù)即作為子模塊來支持主函數(shù)的小型可重用函數(shù)。
在問題需要特定函數(shù)定義(參數(shù)類型或順序)時,我們可以使用輔助函數(shù)。這種不遵循傳統(tǒng)做法的操作使得解決問題變得更加簡單。
假設(shè)你想定義一個斐波那契函數(shù) fib(n),該函數(shù)只有一個參數(shù) n,我們必須返回第 n 個斐波那契數(shù)。
定義此類函數(shù)的一種可行方式是:使用輔助函數(shù)來追蹤斐波那契數(shù)列的前兩個項(因為斐波那契數(shù)是前兩個數(shù)之和)。
def fib(n): def fib_helper(fk1, fk, k): if n == k: return fk else: return fib_helper(fk, fk1+fk, k+1) if n <= 1: return n else: return fib_helper(0, 1, 1)
將該計算從函數(shù)主體移到函數(shù)參數(shù),這具備非常強大的力量。因為它減少了遞歸方法中可能出現(xiàn)的冗余計算。
如果我們想在未給函數(shù)命名之前寫一個函數(shù)要怎么做?如果我們想寫一個簡短的單行函數(shù)(如上述示例中的函數(shù) foo 或 mult)要怎么做?
我們可以在 Python 中使用 lambda 關(guān)鍵字來定義此類函數(shù)。
示例如下:
mult = lambda x, y: x * y mult(1, 2) #returns 2
該 mult 函數(shù)的行為與使用傳統(tǒng) def 關(guān)鍵字定義函數(shù)的行為相同。
注意:lambda 函數(shù)必須為單行,且不能包含程序員寫的返回語句。
事實上,它們通常具備隱式的返回語句(在上面的示例中,函數(shù)想表達 return x * y,不過我們省略了 lambda 函數(shù)中的顯式返回語句)。
lambda 函數(shù)更加強大和精準(zhǔn),因為我們還可以構(gòu)建匿名函數(shù)(即沒有名稱的函數(shù)):
(lambda x, y: x * y)(9, 10) #returns 90
當(dāng)我們只需要一次性使用某函數(shù)時,這種方法非常方便。例如,當(dāng)我們想填充字典時:
import collections pre_fill = collections.defaultdict(lambda: (0, 0)) #all dictionary keys and values are set to 0
接下來我們來看 Map、Filter 和 Reduce,以更多地了解 lambda。
map 函數(shù)基于指定過程(函數(shù))將輸入集轉(zhuǎn)換為另一個集合。這類似于上文提到的 iterate_custom 函數(shù)。
例如:
def multiply_by_four(x): return x * 4 scores = [3, 6, 8, 3, 5, 7] modified_scores = list(map(multiply_by_four, scores)) #modified scores is now [12, 24, 32, 12, 20, 28]
在 Python 3 中,map 函數(shù)返回的 map 對象可被類型轉(zhuǎn)換為 list,以方便使用?,F(xiàn)在,我們無需顯式地定義 multiply_by_four 函數(shù),而是定義 lambda 表達式:
modified_scores = list(map(lambda x: 4 * x, scores))
當(dāng)我們想對集合內(nèi)的所有值執(zhí)行某項操作時,map 函數(shù)很有用。
就像名稱所顯示的那樣,filter 函數(shù)可以幫助篩除不想要的項。例如,我們想要去除 scores 中的奇數(shù),那么我們可以使用 filter:
even_scores = list(filter(lambda x: True if (x % 2 == 0) else False, scores)) #even_scores = [6, 8]
由于提供給 filter 的函數(shù)是逐個決定是否接受每一個項的,因此該函數(shù)必須返回 bool 值,且該函數(shù)必須是一元函數(shù)(即只使用一個輸入?yún)?shù))。
reduce 函數(shù)用于「總結(jié)」或「概述」數(shù)據(jù)集。例如,如果我們想要計算所有分?jǐn)?shù)的總和,就可以使用 reduce:
sum_scores = reduce((lambda x, y: x + y), scores) #sum_scores = 32
這要比寫循環(huán)語句簡單多了。注意:提供給 reduce 的函數(shù)需要兩個參數(shù):一個表示正在接受檢查的項,另一個表示所用運算的累積結(jié)果。
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