Python Learning #11 - Functional Programming

函数式编程

Posted by Mike Lyou on January 9, 2020

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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。

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:

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)。

匿名函数

当我们需要一些临时性的、小巧的函数,匿名函数可以满足我们的需求。

Python 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:

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lambda 参数: 表达式

匿名函数的应用形式如下:

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>>> (lambda x: 2 * x)(8)
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匿名函数在高阶函数中可以使表达更为简洁。举个栗子:

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arr = func(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4])

匿名函数本质上是一个函数,没有函数名称,因此使用匿名函数不用担心函数名冲突

map/reduce/filter

map/reduce/filter 是 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。

map

map 函数的使用形式如下:

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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(很像MMA中的Map[]),也就是:

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[function(item1), function(item2), function(item3), ...]

看一些简单的例子。

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>>> def square(x):
...     return x * x

>>> map(square, [1, 2, 3, 4])
[1, 4, 9, 16]

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])   # 使用 lambda
[1, 4, 9, 16]

>>> map(str, [1, 2, 3, 4])
['1', '2', '3', '4']

>>> map(int, ['1', '2', '3', '4'])
[1, 2, 3, 4]

再看一个例子:

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def double(x):
    return 2 * x

def triple(x):
    return 3 *x

def square(x):
    return x * x

funcs = [double, triple, square]  # 列表元素是函数对象

# 相当于 [double(4), triple(4), square(4)]
value = list(map(lambda f: f(4), funcs))

print value

# output
[8, 12, 16]

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

reduce

reduce 函数的使用形式如下:

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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。(这让我想到秦九韶算法)

也就是说:

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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。

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>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])  # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4
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>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4
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>>> reduce(lambda x, y: x / y, [2, 3, 4], 72)  #  (((72 / 2) / 3)) / 4
3
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4], 5)  # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4
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>>> reduce(lambda x, y: x - y, [8, 5, 1], 20)  # ((20 - 8) - 5) - 1
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>>> f = lambda a, b: a if (a > b) else b   # 两两比较,取最大值
>>> reduce(f, [5, 8, 1, 10])
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filter

filter 函数用于过滤元素,它的使用形式如下:

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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 的 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。

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>>> even_num = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> even_num
[2, 4, 6]
>>> odd_num = list(filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> odd_num
[1, 3, 5]
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
'ac'        # python2
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
<filter object at 0x1034b4080>   # python3

闭包

暂时跳过。

装饰器

暂时跳过。

partial 函数

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:

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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:

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def multiply(x, y):
    return x * y

现在,我们想返回某个数的双倍,即:

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>>> multiply(3, y=2)
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>>> multiply(4, y=2)
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>>> multiply(5, y=2)
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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:

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def double(x, y=2):
    return multiply(x, y)

现在,我们可以这样调用了:

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>>> double(3)
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>>> double(4)
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>>> double(5)
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事实上,我们可以不用自己定义 double,利用 partial,我们可以这样:

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from functools import partial

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:

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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:

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from functools import partial

def subtraction(x, y):
    return x - y

f = partial(subtraction, 4)  # 4 赋给了 x
>>> f(10)   # 4 - 10
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小结

  • partial 的功能:固定函数参数,返回一个新的函数。
  • 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。


Author: Mike Lyou
Link: https://blog.mikelyou.com/2020/01/09/python-learning-11-funtional-programming/
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