Python中的函數式編程的方法是什么

這篇文章主要介紹“Python中的函數式編程的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Python中的函數式編程的方法是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python中的函數式編程的方法是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

命令范式和函數范式

我們先對比一下編程中的命令范式兩個概念：

在命令式范式中，您通過給計算機一個任務序列來完成任務，然后它執行這些任務。在執行它們時，它可以改變狀態。例如，假設你一開始把A設為5，然后你改變A的值，你有變量，在這個意義上，變量內部的值是變化的。

在函數范型中，你不告訴計算機要做什么，而是告訴它是什么。例如：一個數的最大公約數是多少，從1到n的乘積是多少，等等。因此，變量不能改變。一旦你設置了一個變量，它就會一直保持這種狀態(注意，在純函數語言中它們不被稱為變量)。所謂"副作用"(side  effect)，指的是函數內部與外部互動(最典型的情況，就是修改全局變量的值)，產生運算以外的其他結果。函數式編程強調沒有"副作用"，意味著函數要保持獨立，所有功能就是返回一個新的值，沒有其他行為，尤其是不得修改外部變量的值。

讓我們來看一個典型Python代碼的例子：

a = 3  def some_func():      global a      a = 5    some_func()  print(a)

這段代碼的輸出是5。在函數范型中，改變變量是一個大禁忌，而讓函數影響它們范圍之外的東西也是一個大禁忌。函數唯一能做的就是計算并返回結果。

現在你可能會想:“沒有變量，就沒有副作用?”這有什么好處呢?”

如果一個函數使用相同的參數被調用兩次，那么它肯定會返回相同的結果。因為函數沒有副作用，如果你正在構建一個計算的程序，你可以加速這個程序。如果程序知道func(2)等于3，我們可以將其存儲在一個表中。這可以防止程序在我們已經知道答案的情況下重復運行相同的函數。

Map

為了理解map，讓我們首先看看什么是iterables。iterable是任何可以迭代的東西。通常這些是列表或數組，但是Python有許多不同類型的迭代器。您甚至可以創建自己的對象，這些對象可以使用Python中魔法方法進行迭代。這里有兩個方法：

class Counter:      def __init__(self, low, high):          # set class attributes inside the magic method __init__          # for "inistalise"          self.current = low          self.high = high        def __iter__(self):          # first magic method to make this object iterable          return self            def __next__(self):          # second magic method          if self.current > self.high:              raise StopIteration          else:              self.current += 1              return self.current - 1

第一個神奇的方法是用“__ iter__”返回迭代對象，通常在循環開始時使用。

如果我們運行：

for c in Counter(3, 8):    print(c)

那么將會輸出：

345678

在Python中，迭代器是一個對象，它只有一個簡單的魔法方法。這意味著您可以訪問對象中的位置，但不能遍歷對象。有些對象將使用方法__next__，如上面代碼中第二個例子。

現在我們知道了什么是可迭代對象，讓我們回到map函數。map函數允許我們將一個函數應用到iterable中的每個項。通常，我們希望對列表中的每一項都應用一個函數，但是要知道對于大多數迭代器來說都是可能的。Map接受兩個輸入，即要應用的函數和可迭代的對象：

map(function, iterable)

假設我們有一個列表：

[1, 2, 3, 4, 5]

我們希望將列表中的每一個數字進行平方，那么可以這么寫代碼：

x = [1, 2, 3, 4, 5]  def square(num):      return num*num    print(list(map(square, x)))

Python中的函數是惰性的。如果我們代碼中不包含“list()”，函數將存儲迭代的定義，而不是一個列表。我們需要顯式地告訴Python“將這個轉換為一個列表”，以便我們使用它。

現在寫一個像“square(num)”這樣的普通函數很好，但是它看起來不太對。我們必須定義一個完整的函數才能在map中使用一次?我們可以使用lambda(匿名)函數在map中定義一個函數。

lambda 表達式

lambda表達式是一個單行函數。舉個例子，這個lambda表達式對給定的一個數字求平方：

square = lambda x: x * x

運行程序：

>>> square(3) 9

告訴Python這是一個lambda函數，輸入被稱為x，冒號后面的內容就是你對輸入的操作，它會自動返回結果。

現在我們可以將上面的程序簡化：

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

Reduce

Reduce是一個函數，它把一個可迭代的東西變成一個東西。通常，您在一個列表上執行計算以將其縮減為一個數字。Reduce是這樣的:

reduce(function, list)

我們可以(通常也會)使用lambda表達式作為函數。

列表的乘積是每一個單獨的數字相乘。要做到這一點，你可以：

product = 1x = [1, 2, 3, 4]for num in x:    productproduct = product * num

但是使用reduce你可以這樣寫：

from functools import reduce product = reduce((lambda x, y: x * y),[1, 2, 3, 4])

Filter

filter函數接受一個iterable并過濾掉在該iterable中不需要的所有東西。

filter通常接受一個函數和一個列表。它將函數應用于列表中的每一項，如果該函數返回True，則不執行任何操作。如果返回False，則從列表中刪除該項目。

語法如下：

filter(function, list)

讓我們看看一個小例子，沒有過濾器，我們會寫：

x = range(-5, 5)  new_list = []    for num in x:      if num < 0:          new_list.append(num)

有了過濾器，這就變成：

x = range(-5, 5)  all_less_than_zero = list(filter(lambda num: num < 0, x))

高階函數

高階函數可以將函數作為參數并返回函數。一個非常簡單的例子如下：

def summation(nums):      return sum(nums)    def action(func, numbers):      return func(numbers)    print(action(summation, [1, 2, 3]))

partial application

部分應用程序(也稱為閉包)有點奇怪，但是非常酷。您可以調用一個函數而不提供它需要的所有參數。我們來看一個例子。我們想要創建一個函數，它有兩個參數，一個底數和一個指數，并返回底數的指數次方，就像這樣：

def power(base, exponent):  return base ** exponent

現在我們想要一個專門的平方函數，用冪函數求出一個數的平方：

def square(base):  return power(base, 2)

這是可行的，但如果我們想要一個立方體函數呢?或者是函數的4次方?我們能一直寫下去嗎?嗯,你可以。但是程序員很懶。如果你一遍又一遍地重復同樣的事情，這是一個信號，表明有一種更快的方法可以加快速度，讓你不再重復。我們可以在這里使用部分應用程序。讓我們看一個例子的平方函數使用部分應用程序：

from functools import partialsquare = partial(power, exponent=2)print(square(2))

到此，關于“Python中的函數式編程的方法是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！