Python函数式编程

目录

1 概述

1.1 函数式编程

1.2 特征

2 高阶函数

3 匿名函数

3.1 定义

3.2 使用场景 

4 map/reduce/filter

4.1 map

4.2 reduce

4.3 filter 

5 闭包

5.1 定义

5.2 闭包的作用

5.3 常见的误区

6 装饰器

6.1 对一个简单的函数进行装饰  

6.2 装饰器的使用形式

6.3 对带参数的函数进行装饰

6.4 带参数的装饰器

6.5 多个装饰器

6.6 基于类的装饰器 

6.7 装饰器的副作用

6.8 小结 

7 partial


1 概述

在前面,我们已经对Python学习做了系统的知识梳理( Python思维导图),上一节我们讲解了函数的基本知识,这一节我们分享函数式编程。

1.1 函数式编程

函数式编程( functional programming )是一种 编程范式( Programming paradigm ,或者说编程模式,比如我们常见的过程式编程是一种编程范式,面向对象编程又是另一种编程范式。

1.2 特征

函数式编程的一大特性就是:可以把函数当成变量来使用,比如将函数赋值给其他变量、把函数作为参数传递给其他函数、函数的返回值也可以是一个函数等等。
Python 不是纯函数式编程语言,但它对函数式编程提供了一些支持。本章主要介绍 Python 中的函数式编程,主要包括以下几个方面:

Python函数式编程_第1张图片  

2 高阶函数

在函数式编程中,我们可以将函数当作变量一样自由使用。一个函数接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数(Higher-order Functions )。
看一个简单的例子:
1. def func ( g , arr ):
2.         return [ g ( x ) for x in arr ]
上面的代码中, func 是一个高阶函数,它接收两个参数,第 1 个参数是函数,第 2 个参数是数
组, func 的功能是将函数 g 逐个作用于数组 arr 上,并返回一个新的数组,比如,我们可以这
样用:
1. def double ( x ):
2.         return 2 * x
3.
4. def square ( x ):
5.         return x * x
6.
7. arr1 = func ( double , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
8. arr2 = func ( square , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])

不难判断出,arr1 [2, 4, 6, 8]arr2 [1, 4, 9, 16] 

匿名函数

3.1 定义

Python 中,我们使用 def 语句来定义函数,比如:
1. def double ( x ):
2. return 2 * x
除了用上面的方式定义函数, Python 还提供了一个关键字 lambda ,让我们可以创建一个匿名函
数,也就是没有名称的函数。它的形式如下:
1. lambda 参数 : 表达式
关键字 lambda 说明它是一个匿名函数,冒号 : 前面的变量是该匿名函数的参数,冒号后面
是函数的返回值,注意这里不需使用 return 关键字。
我们将上面的 double 函数改写成一个匿名函数,如下:
1. lambda x : 2 * x
那怎么调用匿名函数呢?可以直接这样使用:
1. >>> ( lambda x : 2 * x )( 8 )
2. 16
由于匿名函数本质上是一个函数对象,也可以将其赋值给另一个变量,再由该变量来调用函数,如下:
1. >>> f = lambda x : 2 * x # 将匿名函数赋给变量 f
2. >>> f
3. < function < lambda > at 0x7f835a696578 >
4. >>> f ( 8 )
5. 16

3.2 使用场景 

lambda 函数一般适用于创建一些临时性的,小巧的函数。比如上面的 double 函数,我们当
然可以使用 def 来定义,但使用 lambda 来创建会显得很简洁,尤其是在高阶函数的使用
中。
看一个例子:
1. def func ( g , arr ):
2.          return [ g ( x ) for x in arr ]
现在给一个列表 [1, 2, 3, 4] ,利用上面的函数,对列表中的元素加 1 ,返回一个新的列表,你可
能这样用:
1. def add_one ( x ):
2.          return x + 1
3.
4. arr = func ( add_one , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
这样做没什么错,可是 add_one 这个函数太简单了,使用 def 定义未免有点小题大作,我们
改用 lambda
1. arr = func ( lambda x : x + 1 , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
是不是很简洁、易懂?

map/reduce/filter

map/reduce/filter Python 中较为常用的内建高阶函数,它们为函数式编程提供了不少便
利。

4.1 map

map 函数的使用形式如下:
1. map ( function , sequence )
解释:对 sequence 中的 item 依次执行 function(item) ,并将结果组成一个 List 返回,也
就是:
1. [ function ( item1 ), function ( item2 ), function ( item3 ), ...]

看一些简单的例子: 

1. >>> def square ( x ):
2. ... return x * x
3.
4. >>> map ( square , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
5. [ 1 , 4 , 9 , 16 ]
6.
7. >>> map ( lambda x : x * x , [ 1 , 2 , 3 , 4 ]) # 使用 lambda
8. [ 1 , 4 , 9 , 16 ]
9.
10. >>> map ( str , [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
11. [ '1' , '2' , '3' , '4' ]
12.
13. >>> map ( int , [ '1' , '2' , '3' , '4' ])
14. [ 1 , 2 , 3 , 4 ]

再看一个例子:

1. def double ( x ):
2.          return 2 * x
3.
4. def triple ( x ):
5.          return 3 * x
6.
7. def square ( x ):
8.         return x * x
9.
10. funcs = [ double , triple , square ] # 列表元素是函数对象
11.
12. # 相当于 [double(4), triple(4), square(4)]
13. value = list ( map ( lambda f f ( 4 ), funcs ))
14.
15. print value
16.
17. # output
18. [ 8 , 12 , 16 ]

上面的代码中,我们加了 list 转换,是为了兼容 Python3 ,在 Python2 map 直接返回列
表, Python3 中返回迭代器。

4.2 reduce

reduce 函数的使用形式如下:
1. reduce ( function , sequence [, initial ])
解释:先将 sequence 的前两个 item 传给 function ,即 function(item1, item2) ,函数
的返回值和 sequence 的下一个 item 再传给 function ,即 function(function(item1,
item2), item3) ,如此迭代,直到 sequence 没有元素,如果有 initial ,则作为初始值调用。
也就是说:
1. reduece ( f , [ x1 , x2 , x3 , x4 ]) = f ( f ( f ( x1 , x2 ), x3 ), x4 )
看一些例子,就能很快理解了。
1. >>> reduce ( lambda x , y : x * y , [ 1 , 2 , 3 , 4 ]) # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4
2. 24
3. >>> reduce ( lambda x , y : x * y , [ 1 , 2 , 3 , 4 ], 5 ) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4
4. 120
5. >>> reduce ( lambda x , y : x / y , [ 2 , 3 , 4 ], 72 ) # (((72 / 2) / 3)) / 4
6. 3
7. >>> reduce ( lambda x , y : x + y , [ 1 , 2 , 3 , 4 ], 5 ) # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4
8. 15
9. >>> reduce ( lambda x , y : x - y , [ 8 , 5 , 1 ], 20 ) # ((20 - 8) - 5) - 1
10. 6
11. >>> f = lambda a , b : a if ( a > b ) else b # 两两比较,取最大值
12. >>> reduce ( f , [ 5 , 8 , 1 , 10 ])
13. 10

4.3 filter 

filter 函数用于过滤元素,它的使用形式如下:
1. filter ( function , sequnce )
解释:将 function 依次作用于 sequnce 的每个 item ,即 function(item) ,将返回值为
True item 组成一个 List/String/Tuple ( 取决于 sequnce 的类型, python3 统一返回
迭代器 ) 返回。
看一些例子。
1. >>> even_num = list ( filter ( lambda x : x % 2 == 0 , [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]))
2. >>> even_num
3. [ 2 , 4 , 6 ]
4. >>> odd_num = list ( filter ( lambda x : x % 2 , [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]))
5. >>> odd_num
6. [ 1 , 3 , 5 ]
7. >>> filter ( lambda x : x < 'g' , 'hijack' )
8. 'ac' # python2
9. >>> filter ( lambda x : x < 'g' , 'hijack' )
10. < filter object at 0x1034b4080 > # python3
注意在 python2 python3 中, map/reduce/filter 的返回值类型有所不同, python2
返回的是基本数据类型,而 python3 则返回了迭代器;

5 闭包

5.1 定义

Python 中,函数也是一个对象。因此,我们在定义函数时,可以再嵌套定义一个函数,并将该嵌套函数返回,比如:
1. from math import pow
2.
3. def make_pow ( n ):
4.          def inner_func ( x ): # 嵌套定义了 inner_func
5.                  return pow ( x , n ) # 注意这里引用了外部函数的 n
6.         return inner_func # 返回 inner_func
上面的代码中,函数 make_pow 里面又定义了一个内部函数 inner_func ,然后将该函数返
回。因此,我们可以使用 make_pow 来生成另一个函数:
1. >>> pow2 = make_pow ( 2 ) # pow2 是一个函数,参数 2 是一个自由变量
2. >>> pow2
3. < function inner_func at 0x10271faa0 >
4. >>> pow2 ( 6 )
5. 36.0
我们还注意到,内部函数 inner_func 引用了外部函数 make_pow 的自由变量 n ,这也就
意味着,当函数 make_pow 的生命周期结束之后, n 这个变量依然会保存在 inner_func
中,它被 inner_func 所引用。
1. >>> del make_pow # 删除 make_pow
2. >>> pow3 = make_pow ( 3 )
3. Traceback ( most recent call last ):
4. File "" , line 1 , in
5. NameError : name 'make_pow' is not defined
6. >>> pow2 ( 9 ) # pow2 仍可正常调用,自由变量 2 仍保存在 pow2
7. 81.0
像上面这种情况,一个函数返回了一个内部函数,该内部函数引用了外部函数的相关参数和变量,我们把该返回的内部函数称为闭包(Closure )。
在上面的例子中, inner_func 就是一个闭包,它引用了自由变量 n

5.2 闭包的作用

闭包的最大特点就是引用了自由变量,即使生成闭包的环境已经释放,闭包仍然存在。
闭包在运行时可以有多个实例,即使传入的参数相同。
1. >>> pow_a = make_pow ( 2 )
2. >>> pow_b = make_pow ( 2 )
3. >>> pow_a == pow_b
4. False
利用闭包,我们还可以模拟类的实例。
这里构造一个类,用于求一个点到另一个点的距离:
1. from math import sqrt
2.
3. class Point ( object ):
4.          def __init__ ( self , x , y ):
5.                  self . x , self . y = x , y
6.
7.          def get_distance ( self , u , v ):
8.                  distance = sqrt (( self . x - u ) ** 2 + ( self . y - v ) ** 2 )
9.         return distance
10.
11. >>> pt = Point ( 7 , 2 ) # 创建一个点
12. >>> pt . get_distance ( 10 , 6 ) # 求到另一个点的距离
13. 5.0
用闭包来实现:
1. def point ( x , y ):
2.          def get_distance ( u , v ):
3.                 return sqrt (( x - u ) ** 2 + ( y - v ) ** 2 )
4.
5.          return get_distance
6.
7. >>> pt = point ( 7 , 2 )
8. >>> pt ( 10 , 6 )
9. 5.0
可以看到,结果是一样的,但使用闭包实现比使用类更加简洁。

5.3 常见的误区

闭包的概念很简单,但实现起来却容易出现一些误区,比如下面的例子:
1. def count ():
2.         funcs = []
3.          for i in [ 1 , 2 , 3 ]:
4.                  def f ():
5.                          return i
6.                  funcs . append ( f )
7.         return funcs
在该例子中,我们在每次 for 循环中创建了一个函数,并将它存到 funcs 中。现在,调用上
面的函数,你可能认为返回结果是 1, 2, 3 ,事实上却不是:
1. >>> f1 , f2 , f3 = count ()
2. >>> f1 ()
3. 3
4. >>> f2 ()
5. 3
6. >>> f3 ()
7. 3
为什么呢?原因在于上面的函数 f 引用了变量 i ,但函数 f 并非立刻执行,当 for 循环结束时,此时变量 i 的值是 3 funcs 里面的函数引用的变量都是 3 ,最终结果也就全为3。
因此,我们应尽量避免在闭包中引用循环变量,或者后续会发生变化的变量。
那上面这种情况应该怎么解决呢?我们可以再创建一个函数,并将循环变量的值传给该函数,如下:
1. def count ():
2.         funcs = []
3.          for i in [ 1 , 2 , 3 ]:
4.                  def g ( param ):
5.                          f = lambda : param # 这里创建了一个匿名函数
6.                         return f
7.                   funcs . append ( g ( i )) # 将循环变量的值传给 g
8.         return funcs
9.
10. >>> f1 , f2 , f3 = count ()
11. >>> f1 ()
12. 1
13. >>> f2 ()
14. 2
15. >>> f3 ()
16. 3
(1)闭包是携带自由变量的函数,即使创建闭包的外部函数的生命周期结束了,闭包所引用的自由变量仍会存在。
(2)闭包在运行可以有多个实例。
(3)尽量不要在闭包中引用循环变量,或者后续会发生变化的变量。

6 装饰器

我们知道,在 Python 中,我们可以像使用变量一样使用函数:
(1)函数可以被赋值给其他变量
(2)函数可以被删除
(3)可以在函数里面再定义函数
(4)函数可以作为参数传递给另外一个函数
(5)函数可以作为另一个函数的返回
简而言之,函数就是一个对象。

6.1 对一个简单的函数进行装饰  

为了更好地理解装饰器,我们先从一个简单的例子开始,假设有下面的函数:
1. def hello ():
2.          return 'hello world'
现在我们想增强 hello() 函数的功能,希望给返回加上 HTML 标签,比如 hello
world ,但是有一个要求,不改变原来 hello() 函数的定义。这里当然有很多种方法,下面
给出一种跟本文相关的方法:
1. def makeitalic ( func ):
2.          def wrapped ():
3.                  return "" + func () + ""
4.          return wrapped
在上面的代码中,我们定义了一个函数 makeitalic ,该函数有一个参数 func ,它是一个函
数;在 makeitalic 函数里面我们又定义了一个内部函数 wrapped ,并将该函数作为返回。
现在,我们就可以不改变 hello() 函数的定义,给返回加上 HTML 标签了:
1. >>> hello = makeitalic ( hello ) # hello 函数传给 makeitalic
2. >>> hello ()
3. 'hello world'
在上面,我们将 hello 函数传给 makeitalic ,再将返回赋给 hello ,此时调用
hello() 就得到了我们想要的结果。
不过要注意的是,由于我们将 makeitalic 的返回赋给了 hello ,此时 hello() 函数仍
然存在,但是它的函数名不再是 hello 了,而是 wrapped ,正是 makeitalic 返回函数的名
称,可以验证一下:
1. >>> hello . __name__
2. 'wrapped'
对于这个小瑕疵,后文将会给出解决方法。
现在,我们梳理一下上面的例子,为了增强原函数 hello 的功能,我们定义了一个函数,它接收
原函数作为参数,并返回一个新的函数,完整的代码如下:
1. def makeitalic ( func ):
2.          def wrapped ():
3.                  return "" + func () + ""
4.         return wrapped
5.
6. def hello ():
7.          return 'hello world'
8.
9. hello = makeitalic ( hello )
事实上, makeitalic 就是一个装饰器( decorator ),它『装饰』了函数 hello ,并返回一
个函数,将其赋给 hello
一般情况下,我们使用装饰器提供的 @ 语法糖( Syntactic Sugar ),来简化上面的写法:
1. def makeitalic ( func ):
2.          def wrapped ():
3.                  return "" + func () + ""
4.          return wrapped
5.
6. @makeitalic
7. def hello ():
8.         ` return 'hello world'
像上面的情况,可以动态修改函数(或类)功能的函数就是装饰器。本质上,它是一个高阶函数,以被装饰的函数(比如上面的 hello )为参数,并返回一个包装后的函数(比如上面的 wrapped )给被装饰函数(hello )。

6.2 装饰器的使用形式

装饰器的一般使用形式如下:
1. @decorator
2.          def func ():
3. pass
等价于下面的形式:
1. def func ():
2.          pass
3. func = decorator ( func )
装饰器可以定义多个,离函数定义最近的装饰器先被调用,比如:
1. @decorator_one
2. @decorator_two
3. def func ():
4.          pass
等价于:
1. def func ():
2.          pass
3.
4. func = decorator_one ( decorator_two ( func ))
装饰器还可以带参数,比如:
1. @decorator ( arg1 , arg2 )
2. def func ():
3.          pass
等价于:
1. def func ():
2.          pass
3.
4. func = decorator ( arg1 , arg2 )( func )
下面我们再看一些具体的例子,以加深对它的理解。

6.3 对带参数的函数进行装饰

前面的例子中,被装饰的函数 hello() 是没有带参数的,我们看看被装饰函数带参数的情况。对
前面例子中的 hello() 函数进行改写,使其带参数,如下:
1. def makeitalic ( func ):
2.          def wrapped (* args , ** kwargs ):
3.                  ret = func (* args , ** kwargs )
4.                 return '' + ret + ''
5.          return wrapped
6.
7. @makeitalic
8. def hello ( name ):
9. return 'hello %s' % name
10.
11. @makeitalic
12. def hello2 ( name1 , name2 ):
13. return 'hello %s, %s' % ( name1 , name2 )
由于函数 hello 带参数,因此内嵌包装函数 wrapped 也做了一点改变:
内嵌包装函数的参数传给了 func ,即被装饰函数,也就是说内嵌包装函数的参数跟被装饰函数
的参数对应,这里使用了 (*args, **kwargs) ,是为了适应可变参数。
看看使用:
1. >>> hello ( 'python' )
2. 'hello python'
3. >>> hello2 ( 'python' , 'java' )
4. 'hello python, java'

6.4 带参数的装饰器

上面的例子,我们增强了函数 hello 的功能,给它的返回加上了标签 ... ,现在,我
们想改用标签 ...

...

。是不是要像前面一样,再定义一个类似
makeitalic 的装饰器呢?其实,我们可以定义一个函数,将标签作为参数,返回一个装饰器,比
如:
1. def wrap_in_tag ( tag ):
2.          def decorator ( func ):
3.                  def wrapped (* args , ** kwargs ):
4.                          ret = func (* args , ** kwargs )
5.                  return '<' + tag + '>' + ret + ' + tag + '>'
6.          return wrapped
7.
8. return decorator
现在,我们可以根据需要生成想要的装饰器了:
1. makebold = wrap_in_tag ( 'b' ) # 根据 'b' 返回 makebold 生成器
2.
3. @makebold
4. def hello ( name ):
5.         return 'hello %s' % name
6.
7. >>> hello ( 'world' )
8. 'hello world'
上面的形式也可以写得更加简洁:
1. @wrap_in_tag ( 'b' )
2. def hello ( name ):
3.          return 'hello %s' % name
这就是带参数的装饰器,其实就是在装饰器外面多了一层包装,根据不同的参数返回不同的装饰器。

6.5 多个装饰器

现在,让我们来看看多个装饰器的例子,为了简单起见,下面的例子就不使用带参数的装饰器。
1. def makebold ( func ):
2.          def wrapped ():
3.                  return '' + func () + ''
4.
5.         return wrapped
6.
7. def makeitalic ( func ):
8.          def wrapped ():
9.                  return '' + func () + ''
10.
11.         return wrapped
12.
13. @makebold
14. @makeitalic
15. def hello ():
16. return 'hello world'
上面定义了两个装饰器,对 hello 进行装饰,上面的最后几行代码相当于:
1. def hello ():
2.          return 'hello world'
3.
4. hello = makebold ( makeitalic ( hello ))
调用函数 hello
1. >>> hello ()
2. 'hello world'

6.6 基于类的装饰器 

前面的装饰器都是一个函数,其实也可以基于类定义装饰器,看下面的例子:
1. class Bold ( object ):
2.          def __init__ ( self , func ):
3.                  self . func = func
4.
5.          def __call__ ( self , * args , ** kwargs ):
6.                  return '' + self . func (* args , ** kwargs ) + ''
7.
8. @Bold
9. def hello ( name ):
10.         return 'hello %s' % name
11.
12. >>> hello ( 'world' )
13. 'hello world'
可以看到,类 Bold 有两个方法:
__init__() :它接收一个函数作为参数,也就是被装饰的函数
__call__() :让类对象可调用,就像函数调用一样,在调用被装饰函数时被调用
还可以让类装饰器带参数:
1. class Tag ( object ):
2.         def __init__ ( self , tag ):
3.                 self . tag = tag
4.
5.          def __call__ ( self , func ):
6.                  def wrapped (* args , ** kwargs ):
7.                         return "<{tag}>{res}" . format (
8.                                 res = func (* args , ** kwargs ), tag = self . tag
9.                                 )
10.                 return wrapped
11.
12. @Tag ( 'b' )
13. def hello ( name ):
14.         return 'hello %s' % name
需要注意的是,如果类装饰器有参数,则 __init__ 接收参数,而 __call__ 接收 func

6.7 装饰器的副作用

前面提到,使用装饰器有一个瑕疵,就是被装饰的函数,它的函数名称已经不是原来的名称了,回到最开始的例子:
1. def makeitalic ( func ):
2.          def wrapped ():
3.                  return "" + func () + ""
4.          return wrapped
5.
6. @makeitalic
7. def hello ():
8.          return 'hello world'
函数 hello makeitalic 装饰后,它的函数名称已经改变了:
1. >>> hello . __name__
2. 'wrapped'
为了消除这样的副作用, Python 中的 functools 包提供了一个 wraps 的装饰器:
1. from functools import wraps
2.
3. def makeitalic ( func ):
4.          @wraps ( func ) # 加上 wraps 装饰器
5.          def wrapped ():
6.                  return "" + func () + ""
7.         return wrapped
8.
9. @makeitalic
10. def hello ():
11. return 'hello world'
12.
13. >>> hello . __name__
14. 'hello'

6.8 小结 

(1)本质上,装饰器就是一个返回函数的高阶函数。
(2)装饰器可以动态地修改一个类或函数的功能,通过在原有的类或者函数上包裹一层修饰类或修饰函数实现。
(3)事实上,装饰器就是闭包的一种应用,但它比较特别,接收被装饰函数为参数,并返回一个函
数,赋给被装饰函数,闭包则没这种限制。

7 partial

Python 提供了一个 functools 的模块,该模块为高阶函数提供支持, partial 就是其中的一个
函数,该函数的形式如下:
1. functools . partial ( func [,* args ][, ** kwargs ])
这里先举个例子,看看它是怎么用的。
假设有如下函数:
1. def multiply ( x , y ):
2.          return x * y
现在,我们想返回某个数的双倍,即:
1. >>> multiply ( 3 , y = 2 )
2. 6
3. >>> multiply ( 4 , y = 2 )
4. 8
5. >>> multiply ( 5 , y = 2 )
6. 10
上面的调用有点繁琐,每次都要传入 y=2 ,我们想到可以定义一个新的函数,把 y=2 作为默
认值,即:
1. def double ( x , y = 2 ):
2.         return multiply ( x , y )
现在,我们可以这样调用了:
1. >>> double ( 3 )
2. 6
3. >>> double ( 4 )
4. 8
5. >>> double ( 5 )
6. 10
事实上,我们可以不用自己定义 double ,利用 partial ,我们可以这样:
partial 函数
1. from functools import partial
2.
3. double = partial ( multiply , y = 2 )
partial 接收函数 multiply 作为参数,固定 multiply 的参数 y=2 ,并返回一个新
的函数给 double ,这跟我们自己定义 double 函数的效果是一样的。
所以,简单而言, partial 函数的功能就是:把一个函数的某些参数给固定住,返回一个新的函
数。
需要注意的是,我们上面是固定了 multiply 的关键字参数 y=2 ,如果直接使用:
1. double = partial ( multiply , 2 )
2 是赋给了 multiply 最左边的参数 x ,不信?我们可以验证一下:
1. from functools import partial
2.
3. def subtraction ( x , y ):
4.          return x - y
5.
6. f = partial ( subtraction , 4 ) # 4 赋给了 x
7. >>> f ( 10 ) # 4 - 10
8. - 6
(1)partial 的功能:固定函数参数,返回一个新的函数。
(2)当函数参数太多,需要固定某些参数时,可以使用 functools.partial 创建一个新的函数。

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