Python 函数式编程

Posted 2020-10-16 smartwen

4.函数式编程

4.11高级函数

map接收2个参数，1个是函数对象本身，一个是Iterable

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

 

##reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

def f(x):

...     return x * x

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

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> from functools import reduce

>>> def fn(x, y):

...     return x * 10 + y

...

>>> def char2num(s):

...     return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]

...

>>> reduce(fn, map(char2num, ‘13579‘))  #输出int 13579

--------------

利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。

输入：[‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘]，输出：[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]：

def normalize(name):

         return name[0].upper()+name[1:].lower()

          L=[‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘]

         list(map(normalize,L))

         ------------

         Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：

         print(‘3 * 5 * 7 * 9 =‘, prod([3, 5, 7, 9]))

         from functools import reduce

         def prod(L):

                   def multi(x,y)

                            return x*y

         return reduce(multi,L)

         --------------

         利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串‘123.456‘转换成浮点数123.456：

         # -*- coding: utf-8 -*-

 

from functools import reduce

 

def str2float(s):

 

print(‘str2float(\‘123.456\‘) =‘, str2float(‘123.456‘))

        

         4.1.2 高阶函数filter：

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。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。

def is_odd(n):

    return n % 2 == 1

 

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

#结果是奇数 filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素

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计算素数的一个方法是埃氏筛法

1.用Python来实现这个算法，可以先构造一个从3开始的奇数序列：

def _odd_iter():

    n = 1

    while True:

        n = n + 2

        yield n

2.然后定义一个筛选函数：

def _not_divisible(n):

    return lambda x: x % n > 0

3.定义一个生成器，不断返回下一个素数：先返回第一个素数2

def primes():

    yield 2

    it = _odd_iter() # 初始序列

    while True:

        n = next(it) # 返回序列的第一个数

        yield n

        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列

4.由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：

for n in primes():

    if n < 1000:

        print(n)

    else:

        break

 

？回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()滤掉非回数：

 

4.1.3排序算法 sorted

 

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36] #可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对#值大小排序：

 

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower)

[‘about‘, ‘bob‘, ‘Credit‘, ‘Zoo‘]  #一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可

 

#要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower,reverse=True)

[‘Zoo‘, ‘Credit‘, ‘bob‘, ‘about‘]

 

4.2返回函数

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，也可把函数作为结果返回

def lazy_sum(*args):

    def sum():

        ax = 0

        for n in args:

            ax = ax + n

        return ax

    return sum

#闭包 ：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

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f():

             return i*i

        fs.append(f)

    return fs

 

f1, f2, f3 = count()

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def count():

    def f(j):

        def g():

            return j*j

        return g

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()

    return fs

   

    4.3 匿名函数

    >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

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

 

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4.4 装饰器

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4.5 偏函数

int2=functool.partical(int ,base=2)

int2(‘10010‘)#字符串转int,在转二进制