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函数是Python内建支持的一种封装,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。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
高阶函数(Higher-order function)
我们以一个具体的实例,来理解下是什么是高阶函数。
变量可以指向函数
下面例子,调用sum函数,打印调用sum函数的返回结果,同时打印sum函数,如下:
上面我们将sum(num_list)的结果返回给sum_list,那么,如果把函数本身赋值给变量呢?,如下,将函数sum赋值给变量fun_sum,打印fun_sum变量可以发现fun_sum变量指向了函数sum。
函数可以作为变量传入其他函数
既然变量可以指向函数,那么函数就可以接收作为参数的其他函数,这种函数就称之为高阶函数。如下,是一个简单的高阶函数示例,将sum函数作为变量传给add_list()里的function作为高阶函数传参。然后在add_list()里还调用了function。
Python函数式编程中常用的高阶函数(内建函数)
map()
Python函数式编程中的map()高阶函数,它接收一个函数 function 和一个 list,第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
函数语法
map(function, iterable, ...)
参数
- function : 函数
- iterable : 一个或多个序列
返回
- Python 2.x 返回列表,Python 3.x 返回迭代器。
示例
reduce()
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合(列表、元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(这个函数必须接收两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
函数语法
reduce(function, iterable[, initializer])
参数
- function -- 函数,有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选,初始参数
返回
- 返回函数计算结果。
示例如下,列表元素求乘积:
reduce(f, [x1, x2, x3]) 同等于 function(f(x1, x2), x3)
filter()
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。
函数语法
以下是 filter() 方法的语法:
filter(function, iterable)
参数
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
返回
- 返回列表
示例如下,保留list_o 中偶数:
sorted()
sorted()函数就可以对list进行排序。
函数语法
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
参数:
- iterable -- 可迭代对象。
- cmp -- 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。
- key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
- reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
返回
- 返回重新排序的列表。
sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按square返回值大小排序:
匿名函数 lambda
Python使用lambda关键字创造匿名函数。所谓匿名,即不再使用显式def语句这样标准的形式定义一个函数。这种语句的目的是由于性能的原因,在调用时绕过函数的栈分配。其语法是:
lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression
其中,参数是可选的,如果使用参数的话,参数通常也会在表达式之中出现,冒号前面的x表示函数参数,同时匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不需要写return,返回值就是该表达式的结果。
匿名函数通常被用作高阶函数(Higher-order function:参数为函数的函数)的参数,比如,上述介绍的几个内置高阶函数:map(),reduce(),filter(),对应的Python实现样例如下:
map()函数
reduce()函数
filter()函数
sorted()函数
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