python 函数式编程

1高阶函数

1.1 变量可以指向函数，可以把一个函数赋值给变量

如下代码

>>> f = abs

>>> f(10)

10

1.2 变量可以指向函数，函数的形参也能够接收函数，这就是高阶函数

>>> def add(x, y, f):

...     return f(x) + f(y)

...

>>> add(-5, -5, abs)

10

2 map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

实例代码如下:

>>> def f(x):

...     return x*x

...

>>> map(f, [1, 2, 3, 4])

[1, 4, 9, 16]

>>>

装换为字符

>>> map(str, [1, 2, 3])

['1', '2', '3']

2.1 reduce

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累加计算,reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

如下实例将12345序列装换为12345数字

 

>>> def fn(x, y):

...     return x * 10 + y

...

>>> reduce(fn,  [1, 2, 3, 4, 5])

12345

3 filter

和map不同的是，filter调用的函数返回true才会保留，否则删除。如下示例可以删除一个list中的空格

>>> def not_empty(s):

...     return s and s.strip() //删除S中的空格

...

>>> filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ''])

['A', 'B', 'C']

4 sorted 可以对序列进行排序，通常规定，对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1。如下示例演示了从小到大的排序

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])

[5, 9, 12, 21, 36]

5 闭包

>>> def lazy_sum(*args):

...     def sum():

...             ax = 0

...             for n in args:

...                     ax = ax + n

...             return ax

...     return sum

...

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)

>>> f

<function sum at 0x7fe88f0690c8>

>>> f()

25

>>>

可以看到，调用lazy_sum 返回的是一个sum函数，在此调用f()可以计算出求和结果

在这个例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数f()中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。每次调用闭包函数时，即使形参相同，返回的函数都是一个不同的函数。

6 匿名函数

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

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

可以将一个匿名函数赋值给变量：如下所示

>>> f = lambda x: x * x

>>> f(5)

25

7 装饰器

每一个函数对象都有一个__name__属性

如下示例：
>>> now.__name__

'now'

>>> f.__name__

'now'

现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf8 -*-

 

def log(func):

    def wrapper(*args, **kw):

        print 'call %s():' % func.__name__

        return func(*args, **kw)

    return wrapper

 

@log

def now():

    print 'hello world'

 

if __name__ == '__main__':

    now()

通过@符号为now()函数内置一个装饰器，调用now()函数时会自动生成日志