Pyhton学习之函数式编程
函数式编程
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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')
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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。
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