淺析Python函數式編程

Functional Programming，函數式編程。Python對函數式編程提供部分支持。對于純函數編程，對任一函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，可稱之為無副作用。

一、高階函數

1、變量指向函數

我們知道函數的計算結果可以賦值給變量，例如x = abs(-5)。

同理，變量也可以指向函數，例如f = abs。

如果一個變量指向了一個函數，那我們直接調用abs(x)與執行f(x)返回的結果是完全相同。

2、函數名也是變量

我們也可以把函數名看成是一個變量，例如abs()函數。執行語句abs=-5，之后調用abs(-5)就會報錯，因為此時abs這個變量已經不指向絕對值函數了，而是指向一個整數-5。

3、函數作為形參

既然變量可以指向函數，函數也可以充當變量，那么一個函數就可以接收另外一個函數作為它自己的形式參數，即實現高階函數。例如：

>>> def add(x , y , f ): # 把函數作為參數傳入。

...   return f(x) + f(y)

>>> add (-5,-2,abs)

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二、函數式編程的內建函數

1、map(func,seq)

語法：map(func,seq)，接收兩個參數，一個是函數func，一個是可迭代對象。

作用：將傳入的func函數循環作用于seq序列的每個元素上，并返回新的可迭代對象。

注意：map()函數返回的是一個<map object>，我們可以使用list()函數將所獲得的結果以list形式返回。

舉個栗子：用map()實現f(x)=x*x

>>> def f(x):

...   return x*x

...

>>> map(f,[1,2,3,4,5])

<map object at 0x0327F670>

>>> list(map(f,[1,2,3,4,5]))   # 傳入的函數f作用于序列的每個元素調并用list()

[1, 4, 9, 16, 25]

當然還可以使用其他方法實現：

exp1：list( map((lambda x:x*x),[1,2,3,4,5]))

exp2：[x*x for x in [1,2,3,4,5]]

2、reduce(func,list)

語法：reduce(func,list)，必須接受兩個參數。

作用：把func函數作用在list序列上[x1,x2,x3,...]。取出序列的頭兩個元素x1和x2，作用于func，取的一個單一的值，例如a，再將a與序列的下一個元素x3做func運算，依此反復。其效果就相當于reduce(f,x1,x2,x3)=f(f(x1,x2),x3)

注意：使用reduce()，必須導入模塊from functools import reduce

大家可以自己找個栗子玩玩哈~~~

3、filter()

語法：filter(func,[序列])，接收一個“過濾”函數，和一個序列。返回的是一個Iterator可迭代對象。

作用：按照func規則過濾序列，filter()把傳入的函數func依此作用于每個元素，然后根據返回值TrueorFalse，來保留為True的對應元素。

注意：跟map()類似，filter()返回的是一個可迭代對象，故需要使用list()來查看所獲得結果并返回list類型。

舉個栗子：在一個list中，刪除偶數，保留奇數。

>>> def is_odd(n):

...   return n % 2 == 1 # 返回0(false) 或1(True)

...

>>> list( filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) )

[1, 3, 5, 7, 9]