Python函數式編程實例詳解

本文實例講述了Python函數式編程。分享給大家供大家參考，具體如下：

函數式編程就是一種抽象程度很高的編程范式，從計算機硬件->匯編語言->C語言->Python抽象程度越高、越貼近于計算，但執行效率也越低。純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由于函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。函數式編程的一個特點就是，允許把函數本身作為參數傳入另一個函數，還允許返回一個函數！

Python對函數式編程提供部分支持，支持高階函數（函數可以作為變量傳入），支持閉包（返回一個函數），有限地支持匿名函數。由于Python允許使用變量，因此，Python不是純函數式編程語言。

1、高階函數

即可以通過變量名指向函數，函數通過變量名作為參數傳給另一個函數，并通過變量名來使用。例如下面將開方函數math.sqrt作為參數傳遞給變量f，變量名f就指向了函數math.sqrt，再通過變量f使用該函數給x、y開方。

import math
def add(x, y, f):
  return f(x) + f(y) # 函數作為參數傳遞給f來調用
res = add(25, 9, math.sqrt)
print(res)

map函數接收一個函數 f 和一個 list，并把函數 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到一個iterators并返回。

def format_name(s):
  return s[0].upper()+s[1:].lower()  #將列表的每個元素首字母大寫，其他小寫
print(list(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])))
#輸出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

filter()根據判斷函數f的結果自動過濾掉不符合條件的元素，以iterators返回剩下的元素

def is_odd(x):
  return x % 2 == 1 # 過濾函數，x為奇返回True
f_res = filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
print(list(f_res))  # 輸出過濾后的結果list：1 7 9 17

sorted()函數用于對可迭代的對象進行排序，參數key=指定排序的關鍵字，這里可以借助functools.cmp_to_keys()將比較方法映射為自定義的方法。例如實現了降序排列，比較函數cmp返回值 -1 代表a 應該排在 b 的前面，如果a排在b 的后面返回 1。如果 a、b相等返回 0。

import functools
def cmp(a, b):
  if b < a:
    return -1
  if a < b:
    return 1
  return 0
a = [1, 2, 5, 4]
print(sorted(a, key=functools.cmp_to_key(cmp)))

2、匿名函數和閉包

有時函數簡單到只有一個表達式時，為了簡化代碼可以使用匿名函數來代替，匿名函數一般形式為lambda 參數:返回表達式，例如lambda x:x*x，就是傳入x參數并返回x的平方。例如在使用map()函數時需要傳入一個函數用于list的元素，此時可以使用匿名函數作為參數

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
res = map(lambda x: x * x, lst)  # 將匿名函數作用于lst
print(list(res))

函數的閉包（Closure）是指內層函數引用了外層函數的變量，然后將內層函數像變量一樣返回的情況。例如函數calc_prod()接收一個list，在其內部定義一個函數multiply，計算list元素的乘積并將multiply返回。用f接收calc_prod()的返回函數，并在之后調用該函數

def calc_prod(lst):
  def multiply():
    res=1
    for i in lst:
      res=res*i
    return res
  return multiply  # 將函數返回
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])  # 接收返回函數
print(f())  # 調用返回函數

注意在函數閉包時要確保引用的局部變量在函數返回后不能變。例如下面的例子，當count()函數返回3個函數時，由于f1、f2、f3并沒有被調用，所以并未計算 i*i。當 f1 被調用時，這3個函數所引用的變量 i 的值已經變成了3，所以此時使用的變量i的值已經發生了改變，三個函數的輸出都是9。

def count():
  fs = []
  for i in range(1, 4):
    def f():
      print(i)  # 函數f1()調用時i已經變為3
      return i*i
    fs.append(f)
  return fs
f1, f2, f3 = count()
print(f1())      # 輸出9而不是1

3、函數裝飾器

函數裝飾器是指在原有函數的基礎上對函數作修改和裝飾操作。其基本思想是，既然函數可以像變量一樣作為參數傳入并且返回，那么我們可以將原來的函數傳入裝飾器函數，然后增加我們需要的操作，之后在將原函數返回出來。

例如下面定義了一個裝飾器log用于打印函數名稱，原函數作為參數f傳入。在裝飾器中定義新的函數fn，其中參數列*args和**kw代表自適應參數個數，防止不同參數個數的函數在使用裝飾器時不匹配。在新函數fn中輸出原函數的名稱，之后將原函數原封不動地調用一遍并返回出去。最后返回新函數。

在使用裝飾器時，只需要在函數的定義前加一行@裝飾器名

def log(f): # 定義裝飾器log
  def fn(*args, **kw): # 定義新函數
    print('函數名： ' + f.__name__)  # 打印函數名
    return f(*args, **kw) # 在新函數中調用原函數并返回結果
  return fn # 返回新函數
@log # 為函數add添加裝飾器
def add(x, y):
  return x + y
print(add(1, 2))

如果希望給裝飾器傳入一個參數，則需要定義三重嵌套的函數，在最外層增加一層函數用于接收參數。例如希望在打印函數名之前輸出傳入的參數“DEBUG”

def log(prefix):
  def log_decorator(f):
    def wrapper(*args, **kw):
      print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
      return f(*args, **kw)
    return wrapper
  return log_decorator
@log('DEBUG')  # 為裝飾器傳入參數
def test():
  pass
test()

由于裝飾器實際上是創建了新的函數fn并替代了原函數，所以原函數的相關信息例如函數名會被覆蓋，可以用@functools.wraps(f)來復制原函數的信息以保留下來。

import functools
def log(f):
  @functools.wraps(f)
  def fn(*args, **kw):
    print 'call...'
    return f(*args, **kw)
  return fn

偏函數可以為函數填上一個固定的參數值，從而生成一個新的函數。例如原函數add需要兩個參數x、y，通過指定y=1得到偏函數add1，這個函數只需要輸入一個參數x，從而計算x+1的值。

import functools
def add(x, y):
  return x + y
add1 = functools.partial(add, y=1)
print(add2(3))  # 輸出結果為4

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。