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【廖雪峰Python学习笔记】函数式编程

编程日记 2024-08-24 16:30:00

Functional Programming

  • 高阶函数
    • 返回函数
    • 匿名函数
    • 装饰器
    • 偏函数

高阶函数

  • 面向过程的程序设计：
    把大段代码拆成函数，通过一层层函数调用，可将复杂任务分解成若干简单的任务
  • 函数是面向过程的程序设计的基本单位
  • 计算机Computer && 计算compute:
    Computer： CPU执行指令代码进行加减乘除运算，及各种条件判断和跳转指
    Compute： 数学意义的计算
    汇编语言是最贴近计算机的语言
    越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行速度快 c
    越是高级的语言，越远离计算机，抽象程度高，执行效率低 lisp
  • 函数式编程的特点：函数可以作为参数，或作为返回值
  • Python不是纯函数式编程语言

返回函数

  1. 使用场景：后续代码中仍可能需要使用的函数
  2. 返回函数即使调用相同的参数，返回的也是不同的新函数
def lazy_sum(*args):def sum():ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn axreturn sum

调用lazy_sum(*args)时，每次返回新的函数

>>> f1 = lazy_sum(1,3,5,7,9)	# f1返回的是函数sum
>>> f1			
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x102f32158>
>>> f1()
25
>>> f2 = lazy_sum(1,3,5,7,9)	# f2返回的是一个新的函数sum
>>> f1 == f2					# f1与f2传入相同的参数，但在调用的时候，每次返回新的函数
False
  1. 闭包：调用一个函数返回一个函数后，其局部变量被新函数引用
>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def func():
...             return i*i
...         fs.append(func)
...     return fs>>> f = count()		# 返回三个函数组成的列表
>>> f				# 三个函数不相同
[<function count.<locals>.f at 0x1091540d0>, <function count.<locals>.f at 0x109154400>, <function count.<locals>.f at 0x109154488>]
>>> f[1]()			# 先返回三个函数，后执行函数。故此时，他们引用的变量均为3
9
>>> f[2]()
9
>>> f[3]()
9

tips：返回闭包时，返回函数尽量不要引用循环变量，或后续会发生变化的变量

匿名函数

lambda()

  1. 使用场景：传入不需要显示定义的函数
  2. 使用限制：只能有一个表达式，不能return，返回表达式的结果
>>> list(filter(lambda x : x % 2 == 1, range(1, 20)))
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

装饰器

  1. 使用场景：调用函数前自动打印日志，但不修改函数定义
  2. 自定义装饰器Decorator步骤：
  • 定义装饰器decorator
def log(text = ''):def decorator(func):def wrapper(*args, **kw):# func.__name__用于获取函数名print('%s %s():' % (text, func.__name__))	return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator
  • 使用装饰器
@log('execute')
def now():print('2019-05-06')

相当于：

>>> log('execute')(now)()
execute wrapper():
execute now():
2019-05-06
  • 缺点：原始函数的__name__ 变成为自定义的 wapper
  • 解决方案： 使用Python内置的 functions.wraps
import functoolsdef log(text = ''):def decorator(func):@functions.wraps()def wrapper(*args, **kw):print('%s %s():' % (text, func.__name__))	return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator

偏函数

  1. 偏函数Partial function：通过设定参数默认值，降低函数调用的难度
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2) # 将int()函数中base参数设置默认值为2
  1. functools.partial设置默认参数后，可在函数调用时传入其他值;
  2. functools.partial最后接受函数对象、*args和**kw三部分参数
import functoolsdef add(*args, **kwargs):print(*args)print('-' * 20)for key, value in kwargs.items():print('%s : %s' % (key, value))add_partial = functools.partial(add, 10, k1 = 10, k2 = 20)
print add_partial(10, 2, 3, k1 = 40, k3 = 30)

返回结果为

10	10	2	3
--------------------
k1 : 40
k2 : 20
k3 : 30

https://www.dkcj.cn/info/15688.html

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编程日记2024/08/24 12:40:00

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编程日记2024/08/24 12:10:00

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编程日记2024/08/24 12:00:00

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编程日记2024/08/24 11:50:00

fork有啥用

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编程日记2024/08/24 11:40:00

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