Python高级用法之【组成函数】(function composition)
function composition in Python
先了解python构造函数的动机，直观表示f(g(x))。在很多算法里面，需要直观的写出一些中间函数，然后把中间函数一个的输出给到另一个，这样就可以串联各中间函数。事实上，我们不需要看到中间函数的输出结果，而且也不希望代码冗余度很高。然后python就提供了这么一种手段。
先看代码：
def double(x):
return x * 2
def inc(x):
return x + 1
def compose_1(x):
y = inc(x)
return double(y)
def compose_2(f, g):
return lambda x: f(g(x))
print(compose_1(20))
print(compose_2(double, inc)(20))输出为：
42
42我们可以用compose_1来表达函数串联使用，但compose_2提供的方法在多函数串联优势会大很多。 lambda x: f(g(x))表示的是匿名函数，想深入了解可以看我另一篇文章《python中的lambda关键字》。
对于多个函数的组合，可以用两种方法：
def double(x):
return x * 2
def inc(x):
return x + 1
def dec(x):
return x - 1
def compose_2(f, g):
return lambda x: f(g(x))
print(compose_2(compose_2(double, inc), dec)(20))这种方法就是用一个一个串连起来，看起来也很臃肿。另一种就比较高级了：
可见，lambda关键字既可以修饰函数中的自变量x，可以修饰函数名f, g。
import functools
def double(x):
return x * 2
def inc(x):
return x + 1
def dec(x):
return x - 1
def compose_2(f, g):
return lambda x: f(g(x))
def compose(*functions):
return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), functions, lambda x: x)
res = compose(double, inc, dec)
print(res(20))想必大家很难理解下面这行是什么意思
functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), functions, lambda x: x)没关系，我这篇文章的精髓就是来讲解这一行代码。首先，定义函数时用到的形参为" *function"，在形参最前面有一个小星号(*)。对形参带星号的详细解释，请看我的另一篇文章《Python中星号(*)的用法》。其实只想理解星号在这里的用法，是没必要被其他文章带走的。这里的星号表示组合成元组(tuple)，无论输入有几个，在咱这儿就是一个元组。这样一来compose就可以组合多个函数了，形参的输入则是多个函数名。
输入是*functions，前面带有星号表示输入函数名的个数可以不设定，既可以输入2个，3个，也可以输入更多。这就是python作为一种动态语言的优势！把输入的多个function看成一个list。首先第一个lambda关键字修饰的是函数名f,g，代表一种形式，lambda x: f(g(x))看作匿名函数，functions就是函数名列表。
举个栗子，compose(f1, f2, f3, f4)(x)，要达到的效果应该是f1(f2(f3(f4(x))))，所以x要嵌在最里面，这样就解释了为什么最后还会接一个lambda x: x了。
functool.reduce的功能可以查源代码了解，官方demo里给了一个解释，如下：
For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5).
有木有很熟悉。这里[1,2,3,4,5]对应上面的functions是一个函数名元组(后面接的lambda x:x让函数名有函数属性)，函数之间的关系描述为f(g(x))，reduce函数只是用来表示函数的连接顺序。这里reduce所"reduce"的就是functions的长度。
参考：https://mathieularose.com/function-composition-in-python/