函数式编程

基于lambda演算的一种编程方式

  • 函数中只有函数
  • 函数可以作为参数,同样可以作为返回值
  • 纯函数式编程语言:LISP , Haskell

python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点,可以理解成一半函数一半python

需要讲述:

  • 高阶函数
  • 返回函数
  • 匿名函数
  • 装饰器
  • 偏函数

lambda表达式

函数:最大程度复用代码

存在问题:

  • 如果函数很小,很短,则会造成啰嗦
  • 如果函数被调用次数少,则会造成浪费
  • 对于阅读者来说,造成阅读流程的被迫中断

lambda表达式(匿名函数):

  • 一个表达式,函数体相对简单
  • 不是一个代码块,仅仅是一个表达式
  • 可以有参数,有多个参数也可以,用逗号隔开

用法:

  • 以lambda开头
  • 紧跟一定的参数(如果有的话)
  • 参数后用冒号和表达式主题隔开
  • 只是一个表达式,所以没有return

计算一个数字的100倍数

stm = lambda x:  * x
print(stm())
结果:

多个参数

stm2 = lambda x,y,z,:x + y *  + z *
print(stm2(,,))
结果:

高阶函数

  • 把函数作为参数使用的函数,叫高阶函数

变量可以赋值

a =
b = a

函数名称就是一个变量

def funA():
print(" In funA")
funB = funA
funB()

以上代码得出结论:

  • 函数名称是变量
  • funB和funA只是名称不一样
  • 既然函数名称是变量,则应该可以被当做参数传入另一个函数
#高阶函数举例
#funA是普通函数,返回一个传入数字的100倍数字
def funA(n):
return n *
# 再写一个函数,把传入参数乘以300倍
def funB(n):
#最终返回300n
return funA(n) *
print(funB()) #写一个高阶函数
def funC(n,f):
#假定函数是把n扩大100倍
return f(n) *
print(funC(,funA))

系统高阶函数-map

  • 映射,把集合或列表的元素,每个元素都按照一定规则进行操作,生成一个新的列表或者集合
  • map函数是系统提供的具有映射功能的函数,返回值是一个迭代对象
#map 举例
#有一个列表,想对列表里的每个元素乘以10 L1 = [ i for i in range()]
l2 = []
for i in L1:
l2.append(i * )
print(l2) 或高阶函数
def mulTen(n):
return n*
l3 = map(mulTen,L1)
for i in l3:
print(i,end=" ")

reduce

  reduce
归并,缩减
把一个可迭代对象最后归并成一个结果
对于函数参数的函数要求:必须由两个参数,必须由返回结果
reduce([,,,,]) == f(f(f(f(,),),),)
reduce 需要导入functools包 from functools import reduce
def myAdd(x,y):
return x + y
rst = reduce(myAdd,[,,,,,])
print(rst)
结果:

filter函数

  • 对一组数据进行过滤,符合条件的数据会生成一个新的列表并返回
  • 调用函数:filter(f,data),f是过滤函数,data是数据
def isRven(a):
return a % ==
l = [,,,,,,,,,]
rst = filter(isRven,l)
print(rst)
print([i for i in rst])

高阶函数-排序

  • 把一个序列安照给定算法进行排序
  • key:在排序前对每个元素进行key函数运算,可以理解成按照key函数定义的逻辑进行排序

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