本文實例講述了Python函數式編程。分享給大家供大家參考，具體如下：
函數式編程就是一種抽象程度很高的編程范式，從計算機硬件->匯編語言->C語言->Python抽象程度越高、越貼近于計算，但執行效率也越低。純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由于函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。函數式編程的一個特點就是，允許把函數本身作為參數傳入另一個函數，還允許返回一個函數！
Python對函數式編程提供部分支持，支持高階函數（函數可以作為變量傳入），支持閉包（返回一個函數），有限地支持匿名函數。由于Python允許使用變量，因此，Python不是純函數式編程語言。
1、高階函數
即可以通過變量名指向函數，函數通過變量名作為參數傳給另一個函數，并通過變量名來使用。例如下面將開方函數math.sqrt作為參數傳遞給變量f，變量名f就指向了函數math.sqrt，再通過變量f使用該函數給x、y開方。
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import mathdef add(x, y, f): return f(x) + f(y) # 函數作為參數傳遞給f來調用res = add(25, 9, math.sqrt)print(res) |
map函數接收一個函數 f 和一個 list，并把函數 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到一個iterators并返回。
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def format_name(s): return s[0].upper()+s[1:].lower() #將列表的每個元素首字母大寫，其他小寫print(list(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])))#輸出：['Adam', 'Lisa', 'Bart'] |
filter()根據判斷函數f的結果自動過濾掉不符合條件的元素，以iterators返回剩下的元素
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def is_odd(x): return x % 2 == 1 # 過濾函數，x為奇返回Truef_res = filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])print(list(f_res)) # 輸出過濾后的結果list：1 7 9 17 |
sorted()函數用于對可迭代的對象進行排序，參數key=指定排序的關鍵字，這里可以借助functools.cmp_to_keys()將比較方法映射為自定義的方法。例如實現了降序排列，比較函數cmp返回值 -1 代表a 應該排在 b 的前面，如果a排在b 的后面返回 1。如果 a、b相等返回 0。
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import functoolsdef cmp(a, b): if b < a: return -1 if a < b: return 1 return 0a = [1, 2, 5, 4]print(sorted(a, key=functools.cmp_to_key(cmp))) |
2、匿名函數和閉包
有時函數簡單到只有一個表達式時，為了簡化代碼可以使用匿名函數來代替，匿名函數一般形式為lambda 參數:返回表達式，例如lambda x:x*x，就是傳入x參數并返回x的平方。例如在使用map()函數時需要傳入一個函數用于list的元素，此時可以使用匿名函數作為參數
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lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]res = map(lambda x: x * x, lst) # 將匿名函數作用于lstprint(list(res)) |
函數的閉包（Closure）是指內層函數引用了外層函數的變量，然后將內層函數像變量一樣返回的情況。例如函數calc_prod()接收一個list，在其內部定義一個函數multiply，計算list元素的乘積并將multiply返回。用f接收calc_prod()的返回函數，并在之后調用該函數
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def calc_prod(lst): def multiply(): res=1 for i in lst: res=res*i return res return multiply # 將函數返回f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) # 接收返回函數print(f()) # 調用返回函數 |
注意在函數閉包時要確保引用的局部變量在函數返回后不能變。例如下面的例子，當count()函數返回3個函數時，由于f1、f2、f3并沒有被調用，所以并未計算 i*i。當 f1 被調用時，這3個函數所引用的變量 i 的值已經變成了3，所以此時使用的變量i的值已經發生了改變，三個函數的輸出都是9。
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def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): print(i) # 函數f1()調用時i已經變為3 return i*i fs.append(f) return fsf1, f2, f3 = count()print(f1()) # 輸出9而不是1 |
3、函數裝飾器
函數裝飾器是指在原有函數的基礎上對函數作修改和裝飾操作。其基本思想是，既然函數可以像變量一樣作為參數傳入并且返回，那么我們可以將原來的函數傳入裝飾器函數，然后增加我們需要的操作，之后在將原函數返回出來。
例如下面定義了一個裝飾器log用于打印函數名稱，原函數作為參數f傳入。在裝飾器中定義新的函數fn，其中參數列*args和**kw代表自適應參數個數，防止不同參數個數的函數在使用裝飾器時不匹配。在新函數fn中輸出原函數的名稱，之后將原函數原封不動地調用一遍并返回出去。最后返回新函數。
在使用裝飾器時，只需要在函數的定義前加一行@裝飾器名
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def log(f): # 定義裝飾器log def fn(*args, **kw): # 定義新函數 print('函數名： ' + f.__name__) # 打印函數名 return f(*args, **kw) # 在新函數中調用原函數并返回結果 return fn # 返回新函數@log # 為函數add添加裝飾器def add(x, y): return x + yprint(add(1, 2)) |
如果希望給裝飾器傳入一個參數，則需要定義三重嵌套的函數，在最外層增加一層函數用于接收參數。例如希望在打印函數名之前輸出傳入的參數“DEBUG”
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def log(prefix): def log_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__) return f(*args, **kw) return wrapper return log_decorator@log('DEBUG') # 為裝飾器傳入參數def test(): passtest() |
由于裝飾器實際上是創建了新的函數fn并替代了原函數，所以原函數的相關信息例如函數名會被覆蓋，可以用@functools.wraps(f)來復制原函數的信息以保留下來。
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import functoolsdef log(f): @functools.wraps(f) def fn(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return fn |
偏函數可以為函數填上一個固定的參數值，從而生成一個新的函數。例如原函數add需要兩個參數x、y，通過指定y=1得到偏函數add1，這個函數只需要輸入一個參數x，從而計算x+1的值。
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import functoolsdef add(x, y): return x + yadd1 = functools.partial(add, y=1)print(add2(3)) # 輸出結果為4 |
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/theVicTory/article/details/95070465
