Pyhton学习之 函数式编程

　　函数式编程

　　面向过程的程序设计

　　基本单元，函数

　　函数时编程：允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数!

　　高阶函数

　　abs(-10)是函数调用，abs是函数本身

　　要获得调用结果，我们可以把结果赋值给变量

　　也可以把函数本身赋给变量，即变量指向函数，这样可以实现通过变量来调用函数

　　>>> abs

　　>>> f=abs

　　>>> f(-10)

　　10

　　说明变量f现在已经指向了abs函数本身，直接调用abs()函数和调用f()完全相同

　　函数名也是变量

　　函数名就是指向函数的变量，

　　如果把abs指向其他对象呢?

　　>>> abs(-2)

　　Traceback (most recent call last):

　　File "", line 1, in

　　TypeError: 'int' object is not callable

　　指向其他对象后，就暂时没有原来功能了

　　传入函数

　　高阶函数，在一个函数中能调用另一个函数

　　map/reduce

　　map

　　>> def f(x):

　　... return x * x

　　...

　　>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

　　>>> list(r)

　　[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

　　map()传入的第一个参数是函数对象f，

　　L = []

　　for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:

　　L.append(f(n))

　　print(L)

　　reduce 看官网吧

　　filter

　　正确实现筛选功能

　　用于过滤序列，例如删掉偶数只保留奇数，把一个序列的空字符串去掉

　　def not_empty(s):

　　return s and s,strip()

　　list(filter(not_empty,['A','','B',None ,'c','d']))

　　#结果是 ['A','b','c']

　　sorted(排序算法)

　　内置sorted()函数可以对list排序

　　>>> sorted([1,2,7,6,5,4])

　　[1, 2, 4, 5, 6, 7]

　　sorted()函数也是一个高阶函数，他还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按照绝对值大小排序

　　>>> sorted([3,5,-1,-2],key=abs)

　　[-1, -2, 3, 5]

　　key指定的函数将作用在list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序，对比原来的list和经过key=abs处理过的lsit：

　　>>> sorted([3,5,-1,-2],key=abs)

　　[-1, -2, 3, 5]

　　然后按照key进行排序

　　sort也可以给字符串排序

　　>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])

　　['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

　　按照accii码值来排序的

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

　　['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

　　要进行反向排序，不必改动key，可以传入的三个参数reverse=Ture

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

　　['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

　　高阶函数的抽象能力是非常强大的，而且核心代码可以保持非常简洁

　　函数作为返回值

　　写完一个求和函数后，不需要立刻求和，而是在后面的代码中根据需要再计算怎么办，可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数

　　返回函数没有立刻执行，而是在主函数中调用了才被执行

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　　在IDLE中写程序的时候要在最后加上print()，因为他不是交互环境!!!

　　def count():

　　fs = []

　　for i in range(1, 4):

　　def f():

　　return i*i

　　fs.append(f)

　　return fs

　　f1,f2,f3= count()#借用count来调用函数!!!

　　print(f1())

　　print(f2())

　　print(f3())

　　牢记：

　　返回函数不要引用任何的循环变量，或者后续会发生变化的变量

　　如果一定要引用循环变量，需要再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量的值

　　def count():

　　def f(j):

　　def g():

　　return j*j

　　return g

　　fs=[]

　　for i in range(1,4):

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

　　return fs

　　f1,f2,f3 = count()

　　print(f1())

　　print(f2())

　　缺点：代码较长，可利用lambda函数缩短代码

　　小结：

　　一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。

　　返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的量。

　　匿名函数

　　好处：因为函数没有名字，不必担心函数名冲突

　　没有return语句

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

　　print(s)

　　实际上就是

　　def f(x):

　　return x*x

　　关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数

　　匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return语句，返回值就是该表达式的结果

　　匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋给一个变量，再利用变量+参数 来调用函数，

　　f=lambda x:x*x

　　print(f(4))

　　可以把匿名函数作为返回值返回

　　装饰器

　　在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”decoator

　　偏函数

　　int转换其他类型的时候，默认按十进制转换

　　要想转化为二进制 int(x,base=2)

　　如果嫌一直写太麻烦，可以定义一个函数啊

　　def int2(x,base=2):

　　return int(x,base)

　　偏函数

　　functools.partial帮助我们创建一个偏函数，不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数

　　import functools

　　int2=functools.partial(int base=2)

　　int2('100000')

　　64

　　funtools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值)，返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

　　小结：

　　当函数的参数过多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用的时候更简单。