Python入门--04 函数式编程

Posted 2022-11-26 快乐崇拜234

正文在下面，先打个广告：

概念

编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。

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。

函数式编程的一个特点就是，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！

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

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，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。

print(abs(-1))

a = -10
b = 5
f = abs # 将变量f指向abs()函数的引用
def fuc(x, y, fuction):
    return fuction(x) + fuction(y)

print(fuc(a, b, f))

结果;

1
15

map/reduce

如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

• map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，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Iterator返回。

def f (x):
    return x*x

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print(list(map(f, a)))  # 结果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

• reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

from functools import reduce

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

print(reduce(add, a)) # 结果：55

示例，字符串转数字：

def str2int(str):
    def chr2num(x):
        return "1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9,"0":0[x]
    def fuc(x, y):
        return x*10+y
    return reduce(fuc, map(chr2num, str))

print(str2int('123215432') + 1)  # 结果： 123215433

filter

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的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。
filter()函数返回的是一个Iterator

def a(x):
    if x % 2 == 0:
        return True
    else :
        return False

print(list(filter(a, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])))  # 结果：[2, 4, 6, 8, 10]

排序sorted

print(sorted([1,2,87,3,-23]))
print(sorted([1,2,87,3,-23], key=abs))

结果：

[-23, 1, 2, 3, 87]
[1, 2, 3, -23, 87]

• 字符串排序

print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])) #默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于`'Z' < 'a'`，结果，大写字母`Z`会排在小写字母`a`的前面。
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)) # 忽略大小写
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)) # 倒序排序

结果：

['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

将函数作为返回值

def fuc(x):
    def doubleFuc():
        return x * 2
    return doubleFuc

print(fuc(3)())  # 结果   6

我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。
需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行

看下面这个例子：

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1 = count()
for i in f1:
    print(i())

输出结果：

9
9
9

全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。

返回闭包时牢记的一点就是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

def f(i):
    def g():
        return i*i
    return g

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i))
    return fs

f1 = count()
for i in f1:
    print(i())

输出结果：

1
4
9

匿名函数（lambda表达式）

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：

def f(x):
    return x*x

print(list(map(f, [1, 2, 3, 4])))
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])))

结果：

[1, 4, 9, 16]
[1, 4, 9, 16]

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，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

f = lambda x: x * x;
print(f)  # 结果：  <function <lambda> at 0x00000000007120D0>
print(f(3))  # 结果： 9

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

def g1(x):
    return lambda: x*x
print(g1(2)())

def g2(x):
    return lambda x: x*x
print(g2(2)(9))  # 这里g2函数的入参x其实是没有用的

结果：

4
81

装饰器(decorator)

def log(f):
    def wapper(*args, **kw):
        print('call %s（args= %s） begin' % (f.__name__, args))
        result = f(*args, **kw)
        print('call %s (result = %s) end' % (f.__name__, result))
        return result;
    return wapper;

@log
def ff(x, y):
    return x * y

print(ff(2, 3))

结果：

call ff（args= (2, 3)） begin

call ff (result = 6) end
6

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log("aaaaaaaa")
def ff(x, y):
    return x * y

结果：

aaaaaaaa ff():
6

偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：

int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：
但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换;
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去.
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

print(int('123'))
print(int('10', 8))
print(int('b', 16))

import functools

#创建一个偏函数，默认base值是2
int2 = functools.partial(int, base= 2)
print(int2('11'))
print(int2('abc', base=16)) # 虽然定义了偏函数，但是还是可以传入base参数

结果

123
8
11
3
2748

所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

模块

相当于java中的类

Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。

我们以内建的sys模块为例，编写一个hello的模块：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'Michael Liao'

import sys

def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
            print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')

# 通常用于测试
if __name__=='__main__':
    test()

第1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码；

第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；

第6行使用__author__变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名；

以上就是Python模块的标准文件模板，当然也可以全部删掉不写，但是，按标准办事肯定没错。

后面开始就是真正的代码部分。

你可能注意到了，使用sys模块的第一步，就是导入该模块：

import sys

导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。

sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，例如：

运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；

运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。

最后，注意到这两行代码：

if __name__=='__main__':
    test()

当我们在命令行运行hello模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。

我们可以用命令行运行hello.py看看效果：

$ python3 hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!

如果启动Python交互环境，再导入hello模块：

$ python3
Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello
>>>

导入时，没有打印Hello, word!，因为没有执行test()函数。

调用hello.test()时，才能打印出Hello, word!：

>>> hello.test()
Hello, world!

作用域

在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；

类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：

def _private_1(name):
    return 'Hello, %s' % name

def _private_2(name):
    return 'Hi, %s' % name

def greeting(name):
    if len(name) > 3:
        return _private_1(name)
    else:
        return _private_2(name)

我们在模块里公开greeting()函数，而把内部逻辑用private函数隐藏起来了，这样，调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节，这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法，即：

外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。

安装第三方模块

在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。

如果你正在使用Mac或Linux，安装pip本身这个步骤就可以跳过了。

如果你正在使用Windows，请参考安装Python一节的内容，确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。

在命令提示符窗口下尝试运行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新运行安装程序添加pip。

注意：Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x，因此对应的pip命令是pip3。

现在，让我们来安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过，PIL目前只支持到Python 2.7，并且有年头没有更新了，因此，基于PIL的Pillow项目开发非常活跃，并且支持最新的Python 3。

一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Pillow的名称叫Pillow，因此，安装Pillow的命令就是：

pip install Pillow

耐心等待下载并安装后，就可以使用Pillow了。

有了Pillow，处理图片易如反掌。随便找个图片生成缩略图：

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('test.png')
>>> print(im.format, im.size, im.mode)
PNG (400, 300) RGB
>>> im.thumbnail((200, 100))
>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')

其他常用的第三方库还有mysql的驱动：mysql-connector-python，用于科学计算的NumPy库：numpy，用于生成文本的模板工具Jinja2，等等。

模块搜索路径

当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错：

>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule

默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python34.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/plat-darwin', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/lib-dynload', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site-packages']

如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：

一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')

这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。

第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。