[Python学习路线]--Python基础no.08

1. 函数式编程

函数式编程Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。

计算机Computer和计算Compute的概念。

在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。

而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。

函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数!由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)
add(-5, -1, abs)
FANGQIdeMacBook-Pro:PythonStudy fangqi$ python3 ex20.py 
6

2. map&&reduce

Python内建了map()reduce()函数。

2.1 map()

map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap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。

举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:

[Python学习路线]--Python基础no.08_第1张图片
image.png

def f(x):
    return x * x


r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r))
FANGQIdeMacBook-Pro:PythonStudy fangqi$ python3 ex20.py 
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

  • 若要将一个list中的所有值转化为字符串。
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

2.2 reduce()

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]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,其效果就是:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

def add_01(x, y):
    return x + y

print(reduce(add_01, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
FANGQIdeMacBook-Pro:PythonStudy fangqi$ python3 ex20.py 
45

若要用python实现int()转换功能只需要下面几行代码就可以搞定:

from functools import reduce

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def char2num(s):
    return DIGITS[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

3. filter()

filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

  • 例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:
def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

# 然后,利用filter()过滤掉偶数:
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果:[1, 7, 9, 17]

4. sorted()

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
  • 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:
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key = abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
  • 按照从高到低:
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key = None, Reverse = True)
  • sorted(iterable, key=None, reverse=False)
  • reverse是一个布尔值。如果设置为True,列表元素将被倒序排列,默认为False
  • key接受一个函数,这个函数只接受一个元素,默认为None

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