助力函数式编程

Posted eric5723

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了助力函数式编程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

虽然Python中“万般皆下品,唯有对象高”,但函数式编程也不是不能用,而且Python提供了一些有助于进行函数式编程的函数:map、filter和reduce。

下面简单来看下它们的作用:

1、map()

语法:

map(f,seq)

参数解析:

  f — 函数

  seq — 序列

作用:将序列中所有的元素传递给函数。

这样得到的结果是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list:

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

2、filter()

用于过滤序列,语法同map()相同,用于过滤序列,和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,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。

例如:在一个数字序列中[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],取出所有偶数,就可以这样写:

def is_odd(n):
    return n % 2 == 0

list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))

注意filter()的结果也是一个Iterator,故通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

3、reduce()

函数reduce()是模块functools中的,所以需要导入才能用。

语法同map()一样,但是reduce()的第一个参数fn函数必须接收两个参数,因为reduce()的作用是使用指定的函数fn将序列的前两个元素合二为一,再将结果与第三个元素合二为一,以此类推,直到处理完整个序列并得到一个结果。

效果就是:

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

例如:可以用reduce实现一个求和:

from functools import reduce

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

reduce(add, [2,4,6,8,10])

当然就本例而言,完全不如使用内置的sum。

 

以上是关于助力函数式编程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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