1.函数式编程
特点:
- 把计算视为函数而非指令
- 纯函数式编程:不需要变量,测试简单
- 支持高阶函数,代码简洁
Python 支持的函数式编程:
不是纯函数式编程:允许有变量
支持高阶函数:函数可以作为变量传入
支持闭包:有了闭包就能返回函数
有限度的支持匿名函数
高阶函数
变量可以指向函数,函数名其实就是指向函数的变量。而高阶函数就是可以把函数做参数的函数。
例子:abs()作用是求绝对值
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
print(add(1,2,abs)) #此处abs 作为变量是 abs 不是 abs()
练习:
利用 add()函数计算根号 x+根号 y:
import math
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print add(25, 9, math.sqrt)
如果是模板的函数需要 math.sqrt调用。
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。
def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果:
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。
利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
练习:
假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list:
输入:['adam', 'LISA', 'barT']
输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']
def format_name(s):
return s[0].upper()+s[1:].lower()
#upper()作用是把字母变成大写
#lower()作用是把字母变成小写
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。
reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:
def f(x, y): return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:
先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4; 再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9; 再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16; 再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25; 由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:
计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。
练习:
Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积:
输入:[2, 4, 5, 7, 12]
输出:2*4*5*7*12的结果
def prod(x, y):
return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数
filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:
def is_odd(x): return x % 2 == 1
然后,利用filter()过滤掉偶数:
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果:[1, 7, 9, 17]
利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除 None 或者空字符串:
def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
结果:['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' '),如下:
a = ' 123' a.strip()
结果: '123'
a='\t\t123\r\n' a.strip()
结果:'123'
练习:
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
代码一(自己写的):
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x)%1==0
print filter(is_sqr, range(1, 101))
代码二(参考答案):
import math
def is_sqr(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序:
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。
因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:
def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0
这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序:
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
练习:
对于比较函数cmp_ignore_case(s1, s2),要忽略大小写比较,就是先把两个字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。
对字符串排序时,有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数,实现忽略大小写排序的算法。
输入:['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
输出:['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
def cmp_ignore_case(s1, s2):
if s1.upper()>s2.upper():
return 1
if s1.upper()<s2.upper():
return -1
return 0
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型,还可以返回函数!
例如,定义一个函数 f(),我们让它返回一个函数 g,可以这样写:
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
仔细观察上面的函数定义,我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象,函数名 g 就是指向函数 g 的变量,所以,最外层函数 f 可以返回变量 g,也就是函数 g 本身。
调用函数 f,我们会得到 f 返回的一个函数:
>>> x = f() # 调用f() call f()... >>> x # 变量x是f()返回的函数: <function g at 0x1037bf320> >>> x() # x指向函数,因此可以调用 call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码
请注意区分返回函数和返回值:
def myabs(): return abs # 返回函数 def myabs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果,返回值是一个数值
返回函数可以把一些计算延迟执行。例如,如果定义一个普通的求和函数:
def calc_sum(lst): return sum(lst)
调用calc_sum()函数时,将立刻计算并得到结果:
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4]) 10
但是,如果返回一个函数,就可以“延迟计算”:
def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum
# 调用calc_sum()并没有计算出结果,而是返回函数:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) >>> f <function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
# 对返回的函数进行调用时,才计算出结果:
>>> f() 10
由于可以返回函数,我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。
练习:
请编写一个函数calc_prod(lst),它接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积。
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x,y):
return x*y
return reduce(f,lst)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
python 中闭包
在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的,只是他们无法被外部访问:
def g(): print 'g()...' def f(): print 'f()...' return g
将 g 的定义移入函数 f 内部,防止其他代码调用 g:
def f(): print 'f()...' def g(): print 'g()...' return g
但是,考察上一小节定义的 calc_sum 函数:
def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum
注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。
像这种内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)。
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。
例子:
返回闭包不能引用循环变量,请改写count()函数,让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
python 中匿名函数:关键字lambda
高阶函数可以接收函数做参数,有些时候,我们不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算 f(x)=x2 时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出,匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是:
def f(x): return x * x
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,不写return,返回值就是该表达式的结果。
练习:
利用匿名函数简化以下代码:
def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
#def is_not_empty(s):
# return s and len(s.strip()) > 0
#filter(lambada s:return s and len(s.strip())>0,['test',None,'','str',' ','END'])
print filter(lambda s:s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])