Python之函数式编程

Python 特性：一切皆对象，支持函数式编程

闭包

• 闭包 = 函数+函数变量（函数定义的时候）
• 优点：可在模块中使用函数内部的变量
• 缺点：保存环境变量，容易引起内存泄漏
• 闭包举例

def curve_pre():
    a = 25
    def curve(x):
        return a*x*x
    return curve

a = 10
# a的取值不受影响，仍取25
f = curve_pre()
print(f(2))

• 闭包的经典误区

def f1():
    a = 10
    def f2():
        # 此a被认为是局部变量，不再构成闭包
        a = 20
        return a
    return f2

f = f1()
print(f.__closure__)
print(f)

# 闭包解决
origin = 0
def factory(pos):

    def go(step):
        nonlocal pos  # 声明pos不为局部变量
        new_pos = pos + step
        pos = new_pos
        return new_pos
    return go

f = factory(origin)
print(f(2))
print(f(3))
print(f(6))

# 非闭包解决累加问题
origin = 0

def go(step):
    global origin #声明origin为全局变量
    new_pos = origin+step
    origin = new_pos
    return new_pos

print(go(2))
print(go(3))
print(go(6))

 

匿名函数

• lambada表达式

def add(x, y):
    return x + y
# print(add(1, 2))
# 将函数add()使用匿名函数实现
# lambada表达式
f = lambda x, y: x+y
# print(f(1, 2))

• 三元表达式

# 三元表达式
# 格式： 条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假时的返回结果
x = 2
y = 1
r = x if x > y else y
# print(r)

• map映射

# map 映射
list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

def square(x):
    return x * x

r = map(square, list_x)
# print(list(r))
# map 与 lambada结合

list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
r = map(lambda x: x*x, list_x)
# print(list(r))

list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
list_y = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
r = map(lambda x, y: x*x+y, list_x,list_y)
#print(list(r))

• reduce

# reduce
# 连续计算，连续调用lambda
from functools import reduce
list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
r = reduce(lambda x, y: x+y, list_x) # 上一次计算结果作为x
#print(r)  # 结果为36

• filter

# filter
list_x = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
# 剔除0 保留1
r = filter(lambda x: True if x==1 else False, list_x)
# print(list(r))

• 装饰器

# 装饰器
import time
def decorator(func):
    def wraaper(*args,**kw):  # 可变参数
        print(time.time())
        func(*args,**kw )
    return wraaper

@decorator
def f1(func_name):
    print('This is a function named ' + func_name)

@decorator
def f2(func_name1, func_name2):
    print('This is a function named ' + func_name1 + ','+func_name2)

@decorator
def f3(func_name1, func_name2, **kw):  # 添加关键字参数
    print('This is a function named ' + func_name1 + ',' + func_name2)
    print(kw)
f1('test')
f2('test1', 'test2')
f3('test1', 'test2',a=1,b=2,c='123')