python学习第十一天 -- 函数式编程
在介绍函数式编程之前,先介绍几个概念性的东西。
什么是函数式编程?
函数式编程的特点:
1.把计算视为函数而非指令;
2.纯函数式编程:不需要变量,没有副作用,测试简单;
3.支持高阶函数,代码简洁。
什么是高阶函数?
能接收函数做参数的函数,称为高阶函数。
高阶函数的特点:
1.变量可以指向函数
2.函数的参数可以接收变量
3.一个函数可以接收另一个函数作为参数
Python支持的函数式编程?
1.不是纯函数式编程:允许有变量
2.支持高阶函数:函数也可以作为变量传入
3.支持闭包:有了闭包就能返回函数
4.有限度的支持匿名函数
关于匿名函数和闭包的介绍,后面会一一介绍,暂时不在这里详细介绍。
高阶函数-把函数作为参数
>>> def fn(x,y,f):
... return f(x)+f(y)
...
>>> import math
>>> fn(4,16,math.sqrt)
6.0
python内置的几个常用的高阶函数
map():接收一个函数f和一个list对象,函数f作用于list对象的每一个元素,并返回一个新的list对象。
>>> def fn(x):
... return x*x;
...
>>> print map(fn,range(1,11))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
reduce():也是接收函数f和一个list对象,但是接收函数f必须传入两个参数,然后对lsit中的每一个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
>>> def prod(x,y):
... return x*y
...
>>> print reduce(prod,range(1,6))
120 //1 *2*3*4*5
filter():接收函数f和一个list对象,函数f的作用是对每一个list对象的元素进行判断,返回true 和false。filter()根据判断结果自动过滤掉不符合的元素,返回符合条件的元素组成的新list。
>>> def is_even_number(x):
... return x%2==0
...
>>> filter(is_even_number,range(1,11))
[2, 4, 6, 8, 10]
上面针对高阶函数讲解,大家应该了解了函数是可以作为参数的,那么既然函数可以做参数,那么也可以返回函数。
返回函数
>>> def f():
... print 'call f()....'
... //定义函数g:
... def g():
... print 'call g()....'
//返回函数g:
... return g
...
>>> x = f() //调用f()
call f()....
>>> x
<function g at 0x7f62fab01c80>
>>> x() //调用x()就是执行g()函数定义的代码
call g()....
举个例子:编写一个函数,接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积。
>>> def fn(x,y):
... return x*y;
...
>>> def calc_prod(lst):
... def my_calc():
... return reduce(fn,lst)
... return my_calc
...
>>> f = calc_prod(range(1,5))
>>> print f()
24
闭包
内层函数引用外层函数的变量,然后返回内层函数的情况,称为闭包。
闭包的特点:返回的函数引用了外层函数的局部变量。所以,要正确使用闭包,就能确保引用的局部变量在函数返回后不能改变。举例说明:
//希望一次返回3个函数,分别计算1x1,2x2,3x3
>>> def count():
... lst = []
... for i in range(1,4):
... def f():
... return i*i
... lst.append(f)
... return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
得到的结果并不是我们预期的1,4,9.
lst.append(f),只是将每一个f()的引用保存进了list,并没有进行对于i的计算,所以导致最后在运行了f(1)之后,i已经变为了3.
因此,返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。
那么怎么改写上述的代码,得到想要的1,4,9.值。
方法一:
>>> def count():
... lst = []
... for i in range(1,4):
... def f():
... return i*i
... lst.append(f()) //很大的不同,f 变为了f(),这一步的时候已经进行了i*i的运算
... return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> print f1,f2,f3
1 4 9
方法二:
>>> def count():
... lst = []
... for i in range(1,4):
... def f(m=i)://传入参数
... return m*m
... lst.append(f)
... return lst
...
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> print f1(),f2(),f3()
1 4 9
问题的产生是因为函数只在执行时才去获取外层参数i,若函数定义时可以获取到i,问题便可解决。而默认参数正好可以完成定义时获取i值且运行函数时无需参数输入的功能,所以在函数f()定义中改为f(m = i),函数f返回值改为m*m即可.
匿名函数
关键字 lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不能写return,返回值就直接写表达式的结果。
例子一:
>>> map(lambda x:x*x,range(1,5))
[1, 4, 9, 16]
lambda x:x*x,可以看做是
>>> def f(x):
... return x*x
例子二:
>>> myabs = lambda x:-x if x<0 else x
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(2)
2
lambda x:-x if x<0 else x可以看做是
>>> def f(x):
... x = -x
... if x<0:
... return -x
... else:
... return x
小结:这一节主要讲解python函数式编程概念及其python高阶函数的定义及其使用。
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