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寫 Python 代碼不可不知的函數(shù)式編程技術(shù)

 西北望msm66g9f 2020-01-21

來源:公眾號 機器之心 授權(quán)轉(zhuǎn)

本文對 Python 中的函數(shù)式編程技術(shù)進行了簡單的入門介紹。
近來,越來越多人使用函數(shù)式編程(functional programming)。因此,很多傳統(tǒng)的命令式語言(如 Java 和 Python)開始支持函數(shù)式編程技術(shù)。本文對 Python 中的函數(shù)式編程技術(shù)進行了簡單的入門介紹。

本文適合對函數(shù)式編程有基本了解的讀者。如果你對函數(shù)式編程并不熟悉,可以先閱讀這篇文章:https:///@yannickdot/functional-programming-101-6bc132674ec5。


本文作者是新加坡國立大學(xué)計算機學(xué)院和「USP」博學(xué)計劃學(xué)生 Raivat Shah,專注于編程與數(shù)據(jù)研究。
頭等函數(shù)

在 Python 中,函數(shù)是「頭等公民」(first-class)。也就是說,函數(shù)與其他數(shù)據(jù)類型(如 int)處于平等地位。

因而,我們可以將函數(shù)賦值給變量,也可以將其作為參數(shù)傳入其他函數(shù),將它們存儲在其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如 dicts)中,并將它們作為其他函數(shù)的返回值。

把函數(shù)作為對象

由于其他數(shù)據(jù)類型(如 string、list 和 int)都是對象,那么函數(shù)也是 Python 中的對象。我們來看示例函數(shù) foo,它將自己的名稱打印出來:

def foo():
   print('foo')

由于函數(shù)是對象,因此我們可以將函數(shù) foo 賦值給任意變量,然后調(diào)用該變量。例如,我們可以將函數(shù)賦值給變量 bar:

bar = foo
bar()
#will print 'foo' to the console

語句 bar = foo 將函數(shù) foo 引用的對象賦值給變量 bar。

把對象作為函數(shù)

當(dāng)對象可調(diào)用時(callable),它們與函數(shù)一樣,如 object()。這是通過 __call__ 方法實現(xiàn)的。

示例如下:

class Greeter:
   def __init__(self, greeting):
      self.greeting = greeting
   def __call__(self, name):
      return self.greeting + ' ' + name

每一次配置 Greeter 類的對象時,我們都會創(chuàng)建一個新的對象,即打招呼時可以喊的新名字。如下所示:

morning = Greeter('good morning'#creates the callable object
morning('john'# calling the object
#prints 'good morning john' to the console

我們可以調(diào)用 morning 對象的原因在于,我們已經(jīng)在類定義中使用了 __call__ 方法。為了檢查對象是否可調(diào)用,我們使用內(nèi)置函數(shù) callable:

callable(morning) #true
callable(145) #falseint is not callable. 

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)的函數(shù)

函數(shù)和其他對象一樣,可以存儲在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部。例如,我們可以創(chuàng)建 int to func 的字典。當(dāng) int 是待執(zhí)行步驟的簡寫時,這就會派上用場。

# store in dictionary
mapping = {
   0 : foo,
   1 : bar
}
x = input() #get integer value from user
mapping[x]() #call the func returned by dictionary access

類似地,函數(shù)也可以存儲在多種其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

把函數(shù)作為參數(shù)和返回值

函數(shù)還可以作為其他函數(shù)的參數(shù)和返回值。接受函數(shù)作為輸入或返回函數(shù)的函數(shù)叫做高階函數(shù),它是函數(shù)式編程的重要組成部分。

高階函數(shù)具備強大的能力。就像《Eloquent JavaScript》中解釋的那樣:
「高階函數(shù)允許我們對動作執(zhí)行抽象,而不只是抽象數(shù)值?!?/span>
我們來看一個例子。假設(shè)我們想對一個項目列表(list of items)執(zhí)行迭代,并將其順序打印出來。我們可以輕松構(gòu)建一個 iterate 函數(shù):

def iterate(list_of_items):
    for item in list_of_items:
        print(item)

看起來很酷吧,但這只不過是一級抽象而已。如果我們想在對列表執(zhí)行迭代時進行打印以外的其他操作要怎么做呢?

這就是高階函數(shù)存在的意義。我們可以創(chuàng)建函數(shù) iterate_custom,待執(zhí)行迭代的列表和要對每個項應(yīng)用的函數(shù)都是 iterate_custom 函數(shù)的輸入:

def iterate_custom(list_of_items, custom_func):
   for item in list_of_items:
        custom_func(item)

這看起來微不足道,但其實非常強大。

我們已經(jīng)把抽象的級別提高了一層,使代碼具備更強的可重用性?,F(xiàn)在,我們不僅可以在打印列表時調(diào)用該函數(shù),還可以對涉及序列迭代的列表執(zhí)行任意操作。

函數(shù)還能被返回,從而使事情變得更加簡單。就像我們在 dict 中存儲函數(shù)一樣,我們還可以將函數(shù)作為控制語句,來決定適合的函數(shù)。例如:

def add(x, y):
    return x + y
def sub(x, y):
    return x - y
def mult(x, y):
    return x * y
def calculator(opcode):
    if opcode == 1:
       return add
    elif opcode == 2:
       return sub
    else:
       return mult 
my_calc = calculator(2#my calc is a subtractor
my_calc(54#returns 5 - 4 = 1 
my_calc = calculator(9#my calc is now a multiplier
my_calc(54#returns 5 x 4 = 20. 

嵌套函數(shù)

函數(shù)還可以在其他函數(shù)內(nèi)部,這就是「內(nèi)部函數(shù)」。內(nèi)部函數(shù)在創(chuàng)建輔助函數(shù)時非常有用,輔助函數(shù)即作為子模塊來支持主函數(shù)的小型可重用函數(shù)。

在問題需要特定函數(shù)定義(參數(shù)類型或順序)時,我們可以使用輔助函數(shù)。這種不遵循傳統(tǒng)做法的操作使得解決問題變得更加簡單,示例參見:http://www-inst.eecs./~cs61a/sp12/lectures/lect4-2x3.pdf。

假設(shè)你想定義一個斐波那契函數(shù) fib(n),該函數(shù)只有一個參數(shù) n,我們必須返回第 n 個斐波那契數(shù)。

定義此類函數(shù)的一種可行方式是:使用輔助函數(shù)來追蹤斐波那契數(shù)列的前兩個項(因為斐波那契數(shù)是前兩個數(shù)之和)。

def fib(n):
    def fib_helper(fk1, fk, k):
        if n == k:
           return fk
        else:
           return fib_helper(fk, fk1+fk, k+1)
    if n <= 1:
       return n
    else:
       return fib_helper(011)

將該計算從函數(shù)主體移到函數(shù)參數(shù),這具備非常強大的力量。因為它減少了遞歸方法中可能出現(xiàn)的冗余計算。

單表達式函數(shù)(Lambda 表達式)

如果我們想在未給函數(shù)命名之前寫一個函數(shù)要怎么做?如果我們想寫一個簡短的單行函數(shù)(如上述示例中的函數(shù) foo 或 mult)要怎么做?

我們可以在 Python 中使用 lambda 關(guān)鍵字來定義此類函數(shù)。示例如下:

mult = lambda x, y: x * y
mult(1, 2) #returns 2

該 mult 函數(shù)的行為與使用傳統(tǒng) def 關(guān)鍵字定義函數(shù)的行為相同。

注意:lambda 函數(shù)必須為單行,且不能包含程序員寫的返回語句。

事實上,它們通常具備隱式的返回語句(在上面的示例中,函數(shù)想表達 return x * y,不過我們省略了 lambda 函數(shù)中的顯式返回語句)。

lambda 函數(shù)更加強大和精準(zhǔn),因為我們還可以構(gòu)建匿名函數(shù)(即沒有名稱的函數(shù)):

(lambda x, y: x * y)(910#returns 90

當(dāng)我們只需要一次性使用某函數(shù)時,這種方法非常方便。例如,當(dāng)我們想填充字典時:

import collections
pre_fill = collections.defaultdict(lambda: (0, 0))
#all dictionary keys and values are set to 0

接下來我們來看 Map、Filter 和 Reduce,以更多地了解 lambda。

Map、Filter 和 Reduce

Map

map 函數(shù)基于指定過程(函數(shù))將輸入集轉(zhuǎn)換為另一個集合。這類似于上文提到的 iterate_custom 函數(shù)。例如:

def multiply_by_four(x):
    return x * 4
scores = [3, 6, 8, 3, 5, 7]
modified_scores = list(map(multiply_by_four, scores))
#modified scores is now [12, 24, 32, 12, 20, 28]

在 Python 3 中,map 函數(shù)返回的 map 對象可被類型轉(zhuǎn)換為 list,以方便使用?,F(xiàn)在,我們無需顯式地定義 multiply_by_four 函數(shù),而是定義 lambda 表達式:

modified_scores = list(map(lambda x: 4 * x, scores))

當(dāng)我們想對集合內(nèi)的所有值執(zhí)行某項操作時,map 函數(shù)很有用。

Filter

就像名稱所顯示的那樣,filter 函數(shù)可以幫助篩除不想要的項。例如,我們想要去除 scores 中的奇數(shù),那么我們可以使用 filter:

even_scores = list(filter(lambda x: True if (x % 2 == 0else False, scores))
#even_scores = [6, 8]

由于提供給 filter 的函數(shù)是逐個決定是否接受每一個項的,因此該函數(shù)必須返回 bool 值,且該函數(shù)必須是一元函數(shù)(即只使用一個輸入?yún)?shù))。

Reduce

reduce 函數(shù)用于「總結(jié)」或「概述」數(shù)據(jù)集。例如,如果我們想要計算所有分?jǐn)?shù)的總和,就可以使用 reduce:

sum_scores = reduce((lambda x, y: x + y), scores)
#sum_scores = 32

這要比寫循環(huán)語句簡單多了。注意:提供給 reduce 的函數(shù)需要兩個參數(shù):一個表示正在接受檢查的項,另一個表示所用運算的累積結(jié)果。

本文是關(guān)于函數(shù)式編程的一篇入門文章,雖然盡量完備地介紹了相關(guān)的知識,但并不是那么深入。如想了解更多,大家可以閱讀以下資源:

  • Best Practices for Using Functional Programming in Python:https:///blog/python/functional-programming/

  • Functional Programming Tutorials and Notes:https://www./zh/practice/python/functional-programming/functional-programming-1/tutorial/

原文鏈接:https:///better-programming/introduction-to-functional-programming-in-python-3d26cd9cbfd7

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