函數(shù)式編程既美觀又純粹。功能代碼可以很干凈，但是也可能很凌亂。一些頑固的Python程序員不喜歡Python的功能范式。您應(yīng)該使用想要使用的工具，并使用最好的工具完成工作。在本文中，您將學(xué)習(xí)什么是函數(shù)范例以及如何在Python中使用函數(shù)編程。您還將了解列表理解和其他形式的理解。下面讓我們從功能范式先開(kāi)始吧。

　　功能范式

在命令式范例中，您可以通過(guò)向計(jì)算機(jī)分配一系列任務(wù)來(lái)執(zhí)行操作，然后由計(jì)算機(jī)執(zhí)行這些任務(wù)。在執(zhí)行它們時(shí)，它可以更改狀態(tài)。

例如，假設(shè)您設(shè)置了A=5，然后再更改A。從某種意義上說(shuō)，變量是變量?jī)?nèi)部的值變化的。

在功能范式中，您不告訴計(jì)算機(jī)該做什么，而是告訴它什么東西。數(shù)的最大公約數(shù)是多少，乘積是什么1ton是，依此類推。

變量不能改變。設(shè)置變量后，它會(huì)一直保持這種狀態(tài)（請(qǐng)注意，在純函數(shù)式語(yǔ)言中，它們不稱為變量）。因此，功能在功能范式中沒(méi)有副作用。副作用是函數(shù)在函數(shù)外部進(jìn)行了更改。

讓我們看一些典型的Python代碼示例：

a=3defsome_func():

globala

a=5

some_func()

print(a)

該代碼的輸出為5。在函數(shù)范式中，更改變量是一個(gè)很大的禁忌，而讓函數(shù)影響超出其范圍的事物也是一個(gè)很大的禁忌。函數(shù)唯一可以做的就是計(jì)算并返回。

現(xiàn)在您可能會(huì)想：“沒(méi)有變量，沒(méi)有副作用嗎？為什么這么好？”。好問(wèn)題，討厭的陌生人讀這篇。

如果使用相同的參數(shù)兩次調(diào)用一個(gè)函數(shù)，則可以保證返回相同的結(jié)果。如果您已經(jīng)了解了數(shù)學(xué)函數(shù)，那么您將感激不盡。

我們稱之為參照透明性。由于函數(shù)沒(méi)有副作用，因此，如果我們要構(gòu)建一個(gè)用于計(jì)算事物的程序，則可以加快程序速度。如果程序知道func（2）等于3，我們可以將其存儲(chǔ)在表格中。當(dāng)我們已經(jīng)知道答案時(shí)，這可以防止程序運(yùn)行相同的功能。

通常，在函數(shù)式編程中，我們不使用循環(huán)。我們使用遞歸。遞歸是一個(gè)數(shù)學(xué)概念，它意味著“饋入自身”。使用遞歸函數(shù)時(shí)，該函數(shù)將自身稱為子函數(shù)。

　　這是Python中遞歸函數(shù)的一個(gè)很好的示例：

deffactorial_recursive(n):

#Basecase:1!=1

ifn==1:

return1

#Recursivecase:n!=n*(n-1)!

else:

returnn*factorial_recursive(n-1)

一些編程語(yǔ)言也很懶。這意味著他們直到最后一秒鐘才進(jìn)行計(jì)算或執(zhí)行任何操作。如果我們寫一些代碼來(lái)執(zhí)行2+2，功能程序僅在需要使用結(jié)果時(shí)才進(jìn)行計(jì)算。我們將很快探索Python中的惰性。

　　地圖

為了了解地圖，讓我們首先看看什么是可迭代的。可迭代是您可以迭代的任何事物。這些是列表或數(shù)組，但是Python具有許多不同的可迭代項(xiàng)。您甚至可以創(chuàng)建自己的對(duì)象，這些對(duì)象可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)魔術(shù)方法進(jìn)行迭代。魔術(shù)方法就像一個(gè)API，可以幫助您的對(duì)象變得更加Pythonic。

　　您需要實(shí)現(xiàn)2種魔術(shù)方法以使對(duì)象可迭代：

classCounter:

def__init__(self,low,high):

#setclassattributesinsidethemagicmethod__init__

#for“inistalise”

self.current=low

self.high=high

def__iter__(self):

#firstmagicmethodtomakethisobjectiterable

returnself

def__next__(self):

#secondmagicmethod

ifself.current>self.high:

raiseStopIteration

else:

self.current+=1

returnself.current-1

第一種魔術(shù)方法__iter__或dunderiter（雙下劃線iter）返回迭代對(duì)象，我們經(jīng)常在循環(huán)開(kāi)始時(shí)使用它。接下來(lái)是__next__，返回下一個(gè)對(duì)象。

讓我們進(jìn)入快速終端會(huì)話并檢查一下：

forcinCounter(3,8):

print(c)

這將打印：

3、4、5、6、7、8

在Python中，迭代器是僅包含一個(gè)__iter__魔術(shù)方法。這意味著我們可以訪問(wèn)對(duì)象中的位置，但是不能遍歷對(duì)象。一些對(duì)象將具有魔術(shù)方法__next__而不是__iter__魔術(shù)方法。

現(xiàn)在我們知道了一個(gè)可迭代的對(duì)象，讓我們回到map函數(shù)。map函數(shù)使我們可以將函數(shù)應(yīng)用于可迭代的每個(gè)項(xiàng)目。我們希望對(duì)列表中的每個(gè)項(xiàng)目都應(yīng)用一個(gè)函數(shù)，但要知道大多數(shù)迭代器都有可能使用該函數(shù)。Map需要2個(gè)輸入，即要應(yīng)用的功能和可迭代的對(duì)象。

map(function,iterable)

假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)字列表，如下所示：[1,2,3,4,5]

我們想要對(duì)每個(gè)數(shù)字取平方，可以編寫如下代碼：

x=[1,2,3,4,5]

defsquare(num):

returnnum*num

print(list(map(square,x)))

功能性Python很懶。如果我們不包括list()該函數(shù)將存儲(chǔ)可迭代對(duì)象的定義，而不是列表本身。我們需要告訴Python“將其轉(zhuǎn)換為列表”以供我們使用。

在Python中突然從非延遲評(píng)估轉(zhuǎn)到延遲評(píng)估很奇怪。如果您在功能性思維方式上的思考多于命令式思維，則您會(huì)習(xí)慣于它。

現(xiàn)在寫一個(gè)普通的函數(shù)就像square(num)但是看起來(lái)不對(duì)。我們只需要在地圖中使用一次就定義一個(gè)整體功能？好了，我們可以使用lambda（匿名）函數(shù)在map中定義一個(gè)函數(shù)。

　　Lambda表達(dá)式

Lambda表達(dá)式是單行函數(shù)。以這個(gè)lambda表達(dá)式為例，該表達(dá)式平方一個(gè)給定的數(shù)字：

square=lambdax:x*x

現(xiàn)在運(yùn)行此命令：

>>>square(3)

　　9

我聽(tīng)到你了“布蘭登，爭(zhēng)論在哪里？這到底是什么？看起來(lái)不像功能嗎？”

好吧，這很混亂，但是可以解釋。我們正在給變量賦值square。

　　這部分：

lambdax:

告訴Python這是一個(gè)lambda函數(shù)，輸入名為x。冒號(hào)之后的所有內(nèi)容都是我們對(duì)輸入所做的事情，并且返回的結(jié)果是什么。

要將平方程序簡(jiǎn)化為一行，我們可以執(zhí)行以下操作：

x=[1,2,3,4,5]

print(list(map(lambdanum:num*num,x)))

在lambda表達(dá)式中，所有參數(shù)都在左側(cè)，而您要使用它們的內(nèi)容在右側(cè)。它有點(diǎn)混亂，沒(méi)有人可以否認(rèn)。編寫只有其他函數(shù)式程序員才能閱讀的代碼，這是有一定樂(lè)趣的。另外，將一項(xiàng)功能轉(zhuǎn)換為單行代碼也很酷。

　　減少

Reduce是一種將可迭代變成一件事的功能。通常，我們將對(duì)列表執(zhí)行計(jì)算以將其減少到一個(gè)數(shù)字。

減少看起來(lái)像這樣：

reduce(function,list)

我們可以（并且經(jīng)常會(huì)）使用lambda表達(dá)式作為函數(shù)。

列表的乘積是將每個(gè)數(shù)字相乘。

　　要對(duì)此編程：

product=1

x=[1,2,3,4]

fornuminx:

product=product*num

但是使用reduce可以編寫：

fromfunctoolsimportreduce

product=reduce((lambdax,y:x*y),[1,2,3,4])

要獲得相同的產(chǎn)品。代碼更短，并且具有函數(shù)式編程知識(shí)，因此更加整潔。

　　過(guò)濾

filter函數(shù)接受一個(gè)可迭代的對(duì)象，并過(guò)濾掉該可迭代對(duì)象中所有不需要的東西。

過(guò)濾器具有一個(gè)功能和一個(gè)列表。它將函數(shù)應(yīng)用于列表中的每個(gè)項(xiàng)目，如果該函數(shù)返回True，則不執(zhí)行任何操作。

如果返回False，則將其從列表中刪除。

語(yǔ)法如下：

filter(function,list)

讓我們看一個(gè)小例子，沒(méi)有過(guò)濾器，我們將編寫：

x=range(-5,5)

new_list=[]

fornuminx:

ifnum<0:

new_list.append(num)

使用filter，它將變?yōu)椋?/p>

x=range(-5,5)

all_less_than_zero=list(filter(lambdanum:num<0,x))

　　高階函數(shù)

高階函數(shù)可以將函數(shù)用作參數(shù)并返回函數(shù)。

一個(gè)非常簡(jiǎn)單的示例如下所示：

defsummation(nums):

returnsum(nums)

defaction(func,numbers):

returnfunc(numbers)

print(action(summation,[1,2,3]))

#Outputis6

或第二個(gè)定義的簡(jiǎn)單示例，returnfunctions，是：

defrtnBrandon():

return“brandon”

defrtnJohn():

return“john”

defrtnPerson():

age=int(input(“What’syourage?”))

ifage==21:

returnrtnBrandon()

else:

returnrtnJohn()

您之前知道我怎么說(shuō)純函數(shù)式編程語(yǔ)言沒(méi)有變量嗎？

好吧，高階函數(shù)使此操作更容易。

如果我們要做的只是通過(guò)長(zhǎng)函數(shù)通道傳遞數(shù)據(jù)，則無(wú)需在任何地方存儲(chǔ)變量。

Python中的所有函數(shù)都是一流的對(duì)象。

我們將一流對(duì)象定義為具有以下一個(gè)或多個(gè)功能：

·在運(yùn)行時(shí)創(chuàng)建

·分配給數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的變量或元素

·作為參數(shù)傳遞給函數(shù)

·作為函數(shù)的結(jié)果返回

因此，Python中的所有函數(shù)都是一流的，可以用作高階函數(shù)。

　　部分申請(qǐng)

部分應(yīng)用程序（也稱為閉包）很奇怪，但是很酷。我們可以在不提供所需所有參數(shù)的情況下調(diào)用函數(shù)。我們來(lái)看一個(gè)例子。

我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)接受2個(gè)參數(shù)（一個(gè)底數(shù)和一個(gè)指數(shù)），然后將base返回給指數(shù)的冪，如下所示：

defpower(base,exponent):

returnbase**exponent

現(xiàn)在我們想要一個(gè)專用的平方函數(shù)，使用冪函數(shù)計(jì)算一個(gè)數(shù)字的平方：

defsquare(base):

returnpower(base,2)

這行得通，但是如果我們想要多維數(shù)據(jù)集函數(shù)怎么辦?還是4的冪的函數(shù)?我們可以永遠(yuǎn)繼續(xù)寫它們嗎?好吧，我們可以。

但是程序員很懶。如果我們重復(fù)做同樣的事情，則表明有一種更快的方法可以加快處理速度，這將使我們不再重復(fù)處理。我們可以在這里使用部分應(yīng)用程序。

讓我們看一下使用部分應(yīng)用程序的平方函數(shù)的示例：

fromfunctoolsimportpartial

square=partial(power,exponent=2)

print(square(2))

#outputis4

那不是很酷!通過(guò)告訴Python第二個(gè)參數(shù)是什么，我們可以僅使用1個(gè)參數(shù)來(lái)調(diào)用需要2個(gè)參數(shù)的函數(shù)。

我們還可以使用循環(huán)來(lái)生成冪函數(shù)，該冪函數(shù)從立方到1000的冪一直有效。

fromfunctoolsimportpartial

powers=[]

forxinrange(2,1001):

powers.append(partial(power,exponent=x))

print(powers[0](3))

#outputis9

函數(shù)式編程不是Pythonic

您可能已經(jīng)注意到，但是我們?cè)诤瘮?shù)式編程中要做的許多事情都圍繞列表進(jìn)行。除了reduce函數(shù)和部分應(yīng)用程序之外，您看到的所有函數(shù)都會(huì)生成列表。

如果將“importthis”寫入“PythonIDLE”會(huì)話，則會(huì)得到：

>>>importthis

TheZenofPython,byTimPeters

Beautifulisbetterthanugly.

Explicitisbetterthanimplicit.

Simpleisbetterthancomplex.

Complexisbetterthancomplicated.

Flatisbetterthannested.

Sparseisbetterthandense.

Readabilitycounts.

Specialcasesaren’tspecialenoughtobreaktherules.

Althoughpracticalitybeatspurity.

Errorsshouldneverpasssilently.

Unlessexplicitlysilenced.

Inthefaceofambiguity,refusethetemptationtoguess.

Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit.

Althoughthatwaymaynotbeobviousatfirstunlessyou’reDutch.

Nowisbetterthannever.

Althoughneverisoftenbetterthan*right*now.

Iftheimplementationishardtoexplain,it’sabadidea.

Iftheimplementationiseasytoexplain,itmaybeagoodidea.

Namespacesareonehonkinggreatidea--let’sdomoreofthose!

這就是Python的禪宗。這是一首關(guān)于Pythonic意味著什么的詩(shī)。

我們要在這里涉及的部分是：

Thereshouldbeone?—?andpreferablyonlyone?—?obviouswaytodoit.

在Python中，地圖和過(guò)濾器可以做與列表理解相同的事情。這打破了PythonZen的一條規(guī)則，因此函數(shù)編程的這些部分是“pythonic”。

另一個(gè)話題是Lambda。在Python中，lambda函數(shù)是常規(guī)函數(shù)。Lambda是語(yǔ)法糖。

兩者是等效的：

foo=lambdaa:2

deffoo(a):

return2

常規(guī)函數(shù)可以執(zhí)行l(wèi)ambda函數(shù)可以做的所有事情，但是反之則不行。Lambda函數(shù)無(wú)法執(zhí)行常規(guī)函數(shù)可以執(zhí)行的所有操作。

這是關(guān)于為什么函數(shù)式編程不能很好地適合整個(gè)Python生態(tài)系統(tǒng)的簡(jiǎn)短爭(zhēng)論。

您可能已經(jīng)注意到我之前提到過(guò)列表理解，現(xiàn)在我們將討論它們。

　　清單理解

之前，我提到過(guò)您可以使用map或filter進(jìn)行的任何操作，也可以使用列表理解的方法。這是我們將了解它們的部分。列表理解是一種在Python中生成列表的方法。

語(yǔ)法為：

[functionforiteminiterable]

因此，讓我們對(duì)列表中的每個(gè)數(shù)字取平方，例如：

print([x*xforxin[1,2,3,4]])

好的，所以我們可以看到如何將函數(shù)應(yīng)用于列表中的每個(gè)項(xiàng)目。我們?nèi)绾螒?yīng)用過(guò)濾器?

好吧，請(qǐng)看一下前面的代碼：

x=range(-5,5)

all_less_than_zero=list(filter(lambdanum:num<0,x))

print(all_less_than_zero)

我們可以這樣將其轉(zhuǎn)換為列表理解：

x=range(-5,5)

all_less_than_zero=[numfornuminxifnum<0]

列表推導(dǎo)支持if這樣的語(yǔ)句。您不再需要將一百萬(wàn)個(gè)函數(shù)應(yīng)用于某些對(duì)象即可獲得所需的東西。實(shí)際上，如果我們要嘗試某種列表機(jī)會(huì)，那么使用列表理解將使它看起來(lái)更干凈，更容易。

如果我們想對(duì)列表中0以下的每個(gè)數(shù)字求平方怎么辦？

好吧，使用lambda，map和filter，我們將編寫：

x=range(-5,5)

all_less_than_zero=list(map(lambdanum:num*num,list(filter(lambdanum:num<0,x))))

這是漫長(zhǎng)而復(fù)雜的。通過(guò)列表理解，它是：

x=range(-5,5)

all_less_than_zero=[num*numfornuminxifnum<0]

列表理解僅對(duì)列表有益。映射和過(guò)濾器在任何可迭代的地方都可以工作，那又是怎么回事?我們可以對(duì)遇到的任何可迭代對(duì)象使用任何理解。

　　其他理解

我們可以使用理解來(lái)生成任何可迭代的。從Python2.7開(kāi)始，我們甚至可以生成一個(gè)字典(hashmap)。

#Takenfrompage70chapter3ofFluentPythonbyLucianoRamalho

DIAL_CODES=[(86,‘China’),

(91,‘India’),

(1,‘UnitedStates’),

(62,‘Indonesia’),

(55,‘Brazil’),

(92,‘Pakistan’),

(880,‘Bangladesh’),

(234,‘Nigeria’),

(7,‘Russia’),

(81,‘Japan’),

]

>>>country_code={country:codeforcode,countryinDIAL_CODES}

>>>country_code

{’Brazil’:55,‘Indonesia’:62,‘Pakistan’:92,‘Russia’:7,‘China’:86,‘UnitedStates’:1,‘Japan’:81,‘India’:91,‘Nigeria’:234,‘Bangladesh’:880}

>>>{code:country.upper()forcountry,codeincountry_code.items()ifcode<66}

{1:‘UNITEDSTATES’,7:‘RUSSIA’,62:‘INDONESIA’,55:‘BRAZIL’}

如果是可迭代的，我們可以生成它。讓我們看一下集合的最后一個(gè)例子。

TL；DR為：

·集是元素列表，該列表中沒(méi)有元素重復(fù)兩次

·套裝順序無(wú)所謂

#takenfrompage87,chapter3ofFluentPythonbyLucianoRamalho

>>>fromunicodedataimportname

>>>{chr(i)foriinrange(32,256)if‘SIGN’inname(chr(i),‘’)}

{’×’,‘￥’,‘°’,‘￡’,‘?’,‘?’,‘%’,‘μ’,‘>‘,‘¤’,‘±’,‘?’,‘§’,‘<’,‘=’,‘?’,‘$’,‘÷’,‘￠’,‘+’}

您可能會(huì)注意到，集合具有與字典相同的花括號(hào)。Python很聰明。它會(huì)根據(jù)您是否為字典提供額外的價(jià)值而知道您是在編寫字典理解還是集合理解。

上述就是關(guān)于Python語(yǔ)法功能有哪些的全部?jī)?nèi)容，想了解更多關(guān)于Python的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。