Python学习7-函数式编程

转自廖雪峰的讲义

  在程序设计中，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数是面向过程程序设计的基本单元。

  函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，它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。

高阶函数：

  考虑到Python中，变量可以指向函数，函数的参数也能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

一个简单的高阶函数：

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

add(-5, 6, abs)

map / reduce:

  map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map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list返回。

def f(x):

  return x * x

map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

def normalize(name):  
   name=name[0].upper()+name[1:].lower()  
   return name  
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']  
L2 = list(map(normalize, L1))  
print(L2)  

使用高阶函数map()，我们可以将运算规则抽象，使得代码更加清晰易懂。

  reduce的输入是一个函数和一个序列[x1, x2, x3...]，其中函数必须接收两个参数。reduce将结果依次和序列的下一个元素做累积计算。

filter：

  filter函数用于过滤序列。它接收一个函数和一个序列，并将函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

import math
def notPrime(n):
    if n <= 1:
        return  True
    for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):
        if n % i == 0:
            return  True
    return  False

L = filter(notPrime, range(1, 101))
print(L)
print(len(L))

sort:

  在Python中规定，对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1。因此，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。

返回函数：

  高阶函数可以把函数作为结果值返回,等到调用函数时，才计算函数的结果。

简要了解了闭包的概念。

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。匿名函数只能有一个表达式，返回值就是该表达式的结果。

lambda x: x * x

等价于：

def f(x):
    return x * x

装饰器：

  装饰器（Decorator）可以在代码运行期间动态增强函数功能。

偏函数：

  使用偏函数可以设定函数参数的默认值，降低函数调用的复杂度。