淺談Python 函數(shù)式編程
匿名函數(shù)lambda表達(dá)式
什么是匿名函數(shù)?
匿名函數(shù),顧名思義就是沒(méi)有名字的函數(shù),在程序中不用使用 def 進(jìn)行定義,可以直接使用 lambda 關(guān)鍵字編寫(xiě)簡(jiǎn)單的代碼邏輯。lambda 本質(zhì)上是一個(gè)函數(shù)對(duì)象,可以將其賦值給另一個(gè)變量,再由該變量來(lái)調(diào)用函數(shù),也可以直接使用。
#平時(shí),我們是先定義函數(shù),再進(jìn)行調(diào)用def power(x): return x ** 2print(power(2))#使用lambda表達(dá)式的時(shí)候,我們可以這樣操作power = lambda x : x ** 2print(power(2))#覺(jué)得太麻煩,還可以這樣調(diào)用print((lambda x: 2 * x)(8))
lambda表達(dá)式的基本格式:lambda 入?yún)?: 表達(dá)式
#入?yún)⒖梢杂卸鄠€(gè),比如 power = lambda x, n: x ** nprint(power(2, 3))
lambda 表達(dá)式的使用場(chǎng)景
一般適用于創(chuàng)建一些臨時(shí)性的,小巧的函數(shù)。比如上面的 power函數(shù),我們當(dāng)然可以使用 def 來(lái)定義,但使用 lambda 來(lái)創(chuàng)建會(huì)顯得很簡(jiǎn)潔,尤其是在高階函數(shù)的使用中。
定義一個(gè)函數(shù),傳入一個(gè)list,將list每個(gè)元素的值加1
def add(l = []): return [x +1 for x in l]print(add([1,2,3]))
上面的函數(shù)改成將所有元素的值加2
可能大家會(huì)說(shuō),這還不簡(jiǎn)單,直接把return里的1改成2就行了。但是真的行嗎?如果函數(shù)被多個(gè)地方使用,而其他地方并不想加2,怎么辦?
這好辦,把變得那部分抽出來(lái),讓調(diào)用者自己傳
def add(func,l = []): return [func(x) for x in l]def add1(x): return x+1def add2(x): return x+2print(add(add1,[1,2,3]))print(add(add2,[1,2,3]))
一個(gè)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的問(wèn)題,一定要用這么多代碼實(shí)現(xiàn)?
def add(func,l = []): return [func(x) for x in l]print(add(lambda x:x+1,[1,2,3]))print(add(lambda x:x+2,[1,2,3]))
map函數(shù)
map的基本格式
map(func, *iterables)
map() 函數(shù)接收兩個(gè)以上的參數(shù),開(kāi)頭一個(gè)是函數(shù),剩下的是序列,將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素,并把結(jié)果作為新的序列返回。也就是類(lèi)似 map(func,[1,2,3])
同樣的,我們還是來(lái)完成這樣一個(gè)功能:將list每個(gè)元素的值加1
def add(x): return x + 1result = map(add, [1, 2, 3, 4])print(type(result))print(list(result))
使用lambda表達(dá)式簡(jiǎn)化操作
result = map(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4])print(type(result))print(list(result))
函數(shù)中帶兩個(gè)參數(shù)的map函數(shù)格式
使用map函數(shù),將兩個(gè)序列的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)位置求和,之后返回,也就是對(duì)[1,2,3],[4,5,6]兩個(gè)序列進(jìn)行操作之后,返回結(jié)果[5,7,9]
print(list(map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])))
對(duì)于兩個(gè)序列元素個(gè)數(shù)一樣的,相對(duì)好理解。如果兩個(gè)序列個(gè)數(shù)不一樣的,會(huì)不會(huì)報(bào)錯(cuò)?
print(list(map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [4, 5])))
我們可以看到不會(huì)報(bào)錯(cuò),但是結(jié)果以個(gè)數(shù)少的為準(zhǔn)
reduce函數(shù)
reduce函數(shù)的基本格式
reduce(function, sequence, initial=None)
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列上,這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù),reduce函數(shù)把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算,跟遞歸有點(diǎn)類(lèi)似,reduce函數(shù)會(huì)被上一個(gè)計(jì)算結(jié)果應(yīng)用到本次計(jì)算中
reduce(func, [1,2,3]) = func(func(1, 2), 3)
使用reduce函數(shù),計(jì)算一個(gè)列表的乘積
from functools import reducedef func(x, y): return x * yprint(reduce(func, [1, 2, 3, 4]))
結(jié)合lambda表達(dá)式,簡(jiǎn)化操作
from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]))
filter 函數(shù)
filter 顧名思義是過(guò)濾的意思,帶有雜質(zhì)的(非需要的數(shù)據(jù)),經(jīng)過(guò) filter 處理之后,就被過(guò)濾掉。
filter函數(shù)的基本格式
filter(function_or_None, iterable)
filter() 接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列。把傳入的函數(shù)依次作用于每個(gè)元素,然后根據(jù)返回值是 True 還是 False 決定保留還是丟棄該元素。
使用 filter 函數(shù)對(duì)給定序列進(jìn)行操作,最后返回序列中所有偶數(shù)
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])))
sorted 函數(shù)
sorted從字面上就可以看去這是個(gè)用來(lái)排序的函數(shù),sorted 可以對(duì)所有可迭代的對(duì)象進(jìn)行排序操作
sorted的基本格式
sorted(iterable, key=None, reverse=False)#iterable -- 可迭代對(duì)象。#key -- 主要是用來(lái)進(jìn)行比較的元素,只有一個(gè)參數(shù),具體的函數(shù)的參數(shù)就是取自于可迭代對(duì)象中,指定可迭代對(duì)象中的一個(gè)元素來(lái)進(jìn)行排序。#reverse -- 排序規(guī)則,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默認(rèn))。 #對(duì)序列做升序排序print(sorted([1, 6, 4, 5, 9]))#對(duì)序列做降序排序print(sorted([1, 6, 4, 5, 9], reverse=True))#對(duì)存儲(chǔ)多個(gè)列表的列表做排序data = [['Python', 99], ['c', 88]]print(sorted(data, key=lambda item: item[1]))
閉包
在萬(wàn)物皆對(duì)象的Python中,函數(shù)是否能作為函數(shù)的返回值進(jìn)行返回呢?
def my_power(): n = 2 def power(x): return x ** n return powerp = my_power()print(p(4))#------------------------------------------------------------def my_power(): n = 2 def power(x): return x ** n return powern = 3p = my_power()print(p(4))
我們可以看到,my_power 函數(shù)在返回的時(shí)候,也將其引用的值(n)一同帶回,n 的值被新的函數(shù)所使用,這種情況我們稱之為閉包
當(dāng)我們把n的值移除到my_power函數(shù)外面,這個(gè)時(shí)候來(lái)看下計(jì)算結(jié)果
n = 2def my_power(): def power(x): return x ** n return powern = 3p = my_power()print(p(4))
為什么輸出的結(jié)果會(huì)是64?
我們先來(lái)看看閉包時(shí),p.__closure____的結(jié)果
#例1def my_power(): n = 2 def power(x): return x ** n return powerp = my_power()print(p.__closure__)#結(jié)果:(<cell at 0x00000264518F9A38: int object at 0x00007FFA7F617120>)#closure是內(nèi)部函數(shù)的一個(gè)屬性,用來(lái)保存環(huán)境變量#---------------------------------------------------------------------#例2n = 2def my_power(): def power(x): return x ** n return powern = 3p = my_power()print(p.__closure__)#輸出結(jié)果 None
通過(guò)例1跟例2對(duì)比,我們可以知道,例2并不是閉包
閉包經(jīng)典問(wèn)題
下面的程序是否是閉包?能否正確運(yùn)行
def my_power(): n = 2 def power(x): n += 1 return x ** n return powerp = my_power()print(p(3))
如何讓上面的程序正確運(yùn)行?看看改正之后的結(jié)果
def my_power(): n = 2 def power(x): nonlocal n n += 1 return x ** n return powerp = my_power()print(p.__closure__)print(p(3))print(p(3))
看看下面的程序的運(yùn)行結(jié)果
def my_power(): n = 2 L = [] for i in range(1, 3): def power(): return i ** n L.append(power) return Lf1, f2 = my_power()print(f1())print(f2())print(f1.__closure__[0].cell_contents)print(f2.__closure__[0].cell_contents)
python的函數(shù)只有在執(zhí)行時(shí),才會(huì)去找函數(shù)體里的變量的值,也就是說(shuō)你連形參都不確定,你咋求知道 i為幾呢?在這里,你只需要記住如果你連形參都不確定,python就只會(huì)記住最后一個(gè)i值。
裝飾器及其應(yīng)用
什么是裝飾器模式
裝飾器模式(Decorator Pattern)允許向一個(gè)現(xiàn)有的對(duì)象添加新的功能,同時(shí)又不改變其結(jié)構(gòu)。這種類(lèi)型的設(shè)計(jì)模式屬于結(jié)構(gòu)型模式,它是作為現(xiàn)有的類(lèi)的一個(gè)包裝。
這種模式創(chuàng)建了一個(gè)裝飾類(lèi),用來(lái)包裝原有的類(lèi),并在保持類(lèi)方法簽名完整性的前提下,提供了額外的功能。
import timestart = time.time()time.sleep(4)end = time.time()print(end - start)
從實(shí)際例子來(lái)看裝飾器
def my_fun(): print('這是一個(gè)函數(shù)')my_fun()
要再打印“這是一個(gè)函數(shù)”前面在打印多一行hello world。
def my_fun(): begin = time.time() time.sleep(2) print('這里一個(gè)函數(shù)') end = time.time() print(end-begin)my_fun()
這個(gè)時(shí)候,如果不想修改原有的函數(shù),咋整?
def my_fun(): print('這是一個(gè)函數(shù)')def my_time(func): begin = time.time() time.sleep(2) func() end = time.time() print(end - begin)my_time(func)
這種方式,因?yàn)橐黾庸δ埽瑢?dǎo)致所有的業(yè)務(wù)調(diào)用方都得進(jìn)行修改,此法明顯不可取。
另一種方式:
def print_cost(func): def wrapper(): begin = time.time() time.sleep(2) func() end = time.time() print(end - begin) return wrapper@print_costdef my_fun(): print('這里一個(gè)函數(shù)')
第二種方式并沒(méi)有修改func函數(shù)的內(nèi)部實(shí)現(xiàn),而是使用裝飾器模式對(duì)其功能進(jìn)行裝飾增強(qiáng)。
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