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來源 : 機(jī)器之心

本文對(duì) Python 中的函數(shù)式編程技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的入門介紹。

近來，越來越多人使用函數(shù)式編程（functional programming）。因此，很多傳統(tǒng)的命令式語言（如 Java 和 Python）開始支持函數(shù)式編程技術(shù)。本文對(duì) Python 中的函數(shù)式編程技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的入門介紹。

頭等函數(shù)

在 Python 中，函數(shù)是「頭等公民」（first-class）。也就是說，函數(shù)與其他數(shù)據(jù)類型（如 int）處于平等地位。

因而，我們可以將函數(shù)賦值給變量，也可以將其作為參數(shù)傳入其他函數(shù)，將它們存儲(chǔ)在其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如 dicts）中，并將它們作為其他函數(shù)的返回值。

把函數(shù)作為對(duì)象

由于其他數(shù)據(jù)類型（如 string、list 和 int）都是對(duì)象，那么函數(shù)也是 Python 中的對(duì)象。我們來看示例函數(shù) foo，它將自己的名稱打印出來：

def?foo():
???print("foo")

由于函數(shù)是對(duì)象，因此我們可以將函數(shù) foo 賦值給任意變量，然后調(diào)用該變量。例如，我們可以將函數(shù)賦值給變量 bar：

bar?=?foo
bar()
#will?print?"foo"?to?the?console

語句 bar = foo 將函數(shù) foo 引用的對(duì)象賦值給變量 bar。

把對(duì)象作為函數(shù)

當(dāng)對(duì)象可調(diào)用時(shí)（callable），它們與函數(shù)一樣，如 object()。這是通過 __call__ 方法實(shí)現(xiàn)的。

示例如下：

class?Greeter:
???def?__init__(self,?greeting):
??????self.greeting?=?greeting
???def?__call__(self,?name):
??????return?self.greeting?+?"?"?+?name

每一次配置 Greeter 類的對(duì)象時(shí)，我們都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的對(duì)象，即打招呼時(shí)可以喊的新名字。如下所示：

morning?=?Greeter("good?morning")?#creates?the?callable?object
morning("john")?#?calling?the?object
#prints?"good?morning?john"?to?the?console

我們可以調(diào)用 morning 對(duì)象的原因在于，我們已經(jīng)在類定義中使用了 __call__ 方法。為了檢查對(duì)象是否可調(diào)用，我們使用內(nèi)置函數(shù) callable：

callable(morning)?#true
callable(145)?#false.?int?is?not?callable.?

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)的函數(shù)

函數(shù)和其他對(duì)象一樣，可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部。例如，我們可以創(chuàng)建 int to func 的字典。當(dāng) int 是待執(zhí)行步驟的簡(jiǎn)寫時(shí)，這就會(huì)派上用場(chǎng)。

#?store?in?dictionary
mapping?=?{
???0?:?foo,
???1?:?bar
}
x?=?input()?#get?integer?value?from?user
mapping[x]()?#call?the?func?returned?by?dictionary?access

類似地，函數(shù)也可以存儲(chǔ)在多種其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

把函數(shù)作為參數(shù)和返回值

函數(shù)還可以作為其他函數(shù)的參數(shù)和返回值。接受函數(shù)作為輸入或返回函數(shù)的函數(shù)叫做高階函數(shù)，它是函數(shù)式編程的重要組成部分。

高階函數(shù)具備強(qiáng)大的能力。就像《Eloquent JavaScript》中解釋的那樣：

「高階函數(shù)允許我們對(duì)動(dòng)作執(zhí)行抽象，而不只是抽象數(shù)值?！?/span>

我們來看一個(gè)例子。假設(shè)我們想對(duì)一個(gè)項(xiàng)目列表（list of items）執(zhí)行迭代，并將其順序打印出來。我們可以輕松構(gòu)建一個(gè) iterate 函數(shù)：

def?iterate(list_of_items):
????for?item?in?list_of_items:
????????print(item)

看起來很酷吧，但這只不過是一級(jí)抽象而已。如果我們想在對(duì)列表執(zhí)行迭代時(shí)進(jìn)行打印以外的其他操作要怎么做呢？

這就是高階函數(shù)存在的意義。我們可以創(chuàng)建函數(shù) iterate_custom，待執(zhí)行迭代的列表和要對(duì)每個(gè)項(xiàng)應(yīng)用的函數(shù)都是 iterate_custom 函數(shù)的輸入：

def?iterate_custom(list_of_items,?custom_func):
???for?item?in?list_of_items:
????????custom_func(item)

這看起來微不足道，但其實(shí)非常強(qiáng)大。

我們已經(jīng)把抽象的級(jí)別提高了一層，使代碼具備更強(qiáng)的可重用性?，F(xiàn)在，我們不僅可以在打印列表時(shí)調(diào)用該函數(shù)，還可以對(duì)涉及序列迭代的列表執(zhí)行任意操作。

函數(shù)還能被返回，從而使事情變得更加簡(jiǎn)單。就像我們?cè)?dict 中存儲(chǔ)函數(shù)一樣，我們還可以將函數(shù)作為控制語句，來決定適合的函數(shù)。例如：

def?add(x,?y):
????return?x?+?y
def?sub(x,?y):
????return?x?-?y
def?mult(x,?y):
????return?x?*?y
def?calculator(opcode):
????if?opcode?==?1:
???????return?add
????elif?opcode?==?2:
???????return?sub
????else:
???????return?mult?
my_calc?=?calculator(2)?#my?calc?is?a?subtractor
my_calc(5,?4)?#returns?5?-?4?=?1?
my_calc?=?calculator(9)?#my?calc?is?now?a?multiplier
my_calc(5,?4)?#returns?5?x?4?=?20.?

嵌套函數(shù)

函數(shù)還可以在其他函數(shù)內(nèi)部，這就是「內(nèi)部函數(shù)」。內(nèi)部函數(shù)在創(chuàng)建輔助函數(shù)時(shí)非常有用，輔助函數(shù)即作為子模塊來支持主函數(shù)的小型可重用函數(shù)。

在問題需要特定函數(shù)定義（參數(shù)類型或順序）時(shí)，我們可以使用輔助函數(shù)。這種不遵循傳統(tǒng)做法的操作使得解決問題變得更加簡(jiǎn)單，示例參見：http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp12/lectures/lect4-2x3.pdf。

假設(shè)你想定義一個(gè)斐波那契函數(shù) fib(n)，該函數(shù)只有一個(gè)參數(shù) n，我們必須返回第 n 個(gè)斐波那契數(shù)。

定義此類函數(shù)的一種可行方式是：使用輔助函數(shù)來追蹤斐波那契數(shù)列的前兩個(gè)項(xiàng)（因?yàn)殪巢瞧鯏?shù)是前兩個(gè)數(shù)之和）。

def?fib(n):
????def?fib_helper(fk1,?fk,?k):
????????if?n?==?k:
???????????return?fk
????????else:
???????????return?fib_helper(fk,?fk1+fk,?k+1)
????if?n?<=?1:
???????return?n
????else:
???????return?fib_helper(0,?1,?1)

將該計(jì)算從函數(shù)主體移到函數(shù)參數(shù)，這具備非常強(qiáng)大的力量。因?yàn)樗鼫p少了遞歸方法中可能出現(xiàn)的冗余計(jì)算。

單表達(dá)式函數(shù)（Lambda 表達(dá)式）

如果我們想在未給函數(shù)命名之前寫一個(gè)函數(shù)要怎么做？如果我們想寫一個(gè)簡(jiǎn)短的單行函數(shù)（如上述示例中的函數(shù) foo 或 mult）要怎么做？

我們可以在 Python 中使用 lambda 關(guān)鍵字來定義此類函數(shù)。示例如下：

mult?=?lambda?x,?y:?x?*?y
mult(1,?2)?#returns?2

該 mult 函數(shù)的行為與使用傳統(tǒng) def 關(guān)鍵字定義函數(shù)的行為相同。

注意：lambda 函數(shù)必須為單行，且不能包含程序員寫的返回語句。

事實(shí)上，它們通常具備隱式的返回語句（在上面的示例中，函數(shù)想表達(dá) return x * y，不過我們省略了 lambda 函數(shù)中的顯式返回語句）。

lambda 函數(shù)更加強(qiáng)大和精準(zhǔn)，因?yàn)槲覀冞€可以構(gòu)建匿名函數(shù)（即沒有名稱的函數(shù)）：

(lambda?x,?y:?x?*?y)(9,?10)?#returns?90

當(dāng)我們只需要一次性使用某函數(shù)時(shí)，這種方法非常方便。例如，當(dāng)我們想填充字典時(shí)：

import?collections
pre_fill?=?collections.defaultdict(lambda:?(0,?0))
#all?dictionary?keys?and?values?are?set?to?0

接下來我們來看 Map、Filter 和 Reduce，以更多地了解 lambda。

Map、Filter 和 Reduce

Map

map 函數(shù)基于指定過程（函數(shù)）將輸入集轉(zhuǎn)換為另一個(gè)集合。這類似于上文提到的 iterate_custom 函數(shù)。例如：

def?multiply_by_four(x):
????return?x?*?4
scores?=?[3,?6,?8,?3,?5,?7]
modified_scores?=?list(map(multiply_by_four,?scores))
#modified?scores?is?now?[12,?24,?32,?12,?20,?28]

在 Python 3 中，map 函數(shù)返回的 map 對(duì)象可被類型轉(zhuǎn)換為 list，以方便使用。現(xiàn)在，我們無需顯式地定義 multiply_by_four 函數(shù)，而是定義 lambda 表達(dá)式：

modified_scores?=?list(map(lambda?x:?4?*?x,?scores))

當(dāng)我們想對(duì)集合內(nèi)的所有值執(zhí)行某項(xiàng)操作時(shí)，map 函數(shù)很有用。

Filter

就像名稱所顯示的那樣，filter 函數(shù)可以幫助篩除不想要的項(xiàng)。例如，我們想要去除 scores 中的奇數(shù)，那么我們可以使用 filter：

even_scores?=?list(filter(lambda?x:?True?if?(x?%?2?==?0)?else?False,?scores))
#even_scores?=?[6,?8]

由于提供給 filter 的函數(shù)是逐個(gè)決定是否接受每一個(gè)項(xiàng)的，因此該函數(shù)必須返回 bool 值，且該函數(shù)必須是一元函數(shù)（即只使用一個(gè)輸入?yún)?shù)）。

Reduce

reduce 函數(shù)用于「總結(jié)」或「概述」數(shù)據(jù)集。例如，如果我們想要計(jì)算所有分?jǐn)?shù)的總和，就可以使用 reduce：

sum_scores?=?reduce((lambda?x,?y:?x?+?y),?scores)
#sum_scores?=?32

這要比寫循環(huán)語句簡(jiǎn)單多了。注意：提供給 reduce 的函數(shù)需要兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)表示正在接受檢查的項(xiàng)，另一個(gè)表示所用運(yùn)算的累積結(jié)果。

本文是關(guān)于函數(shù)式編程的一篇入門文章，雖然盡量完備地介紹了相關(guān)的知識(shí)，但并不是那么深入。如想了解更多，大家可以閱讀以下資源：

Best Practices for Using Functional Programming in Python：https://kite.com/blog/python/functional-programming/
Functional Programming Tutorials and Notes：https://www.hackerearth.com/zh/practice/python/functional-programming/functional-programming-1/tutorial/

原文鏈接：https://medium.com/better-programming/introduction-to-functional-programming-in-python-3d26cd9cbfd7

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