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函数式编程(英语:functional programming)或称函数程序设计,又称泛函编程,是一种编程范型,它将电脑运算视为数学上的函数计算,而且避免使用程序状态以及易变对象。函数编程语言最重要的基础是λ演算(lambda calculus)。并且λ演算的函数能够接受函数看成输入(引数)和输出(传出值)。(维基百科:函数式编程)python
所谓编程范式(Programming paradigm)是指编程风格、方法或模式,好比面向过程编程(C语言)、面向对象编程(C++)、面向函数式编程(Haskell),并非说某种编程语言必定属于某种范式,例如 Python 就是多范式编程语言。git
函数式编程具备如下特色:github
避免状态变量编程
函数也是变量(一等公民,First-Class Citizen)api
高阶函数编程语言
面向问题描述而不是面向问题解决步骤ide
值得一提的是,函数式编程的这些特色在实践过程当中可能并非那么 Pythonic,甚至与0x00中提到的 The Zen of Python 相悖。例如函数式编程面向问题描述的特色可能让你更快地写出更简洁的代码,但可读性却也大打折扣(可参考这一段Haskell代码)。不过,虽然 Pythonic 很重要但并非惟一的准则,_The Choice Is Yours_。函数式编程
map(function, iterable, ...)
/filter(function, iterable)
# map 函数的模拟实现 def myMap(func, iterable): for arg in iterable: yield func(arg) names = ["ana", "bob", "dogge"] print(map(lambda x: x.capitalize(), names)) # Python 2.7 中直接返回列表 for name in myMap(lambda x: x.capitalize(), names): print(name)
<map object at 0x11185c9b0> Ana Bob Dogge
# filter 函数的模拟实现 def myFilter(func, iterable): for arg in iterable: if func(arg): yield arg print(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))) # Python 2.7 中直接返回列表 for i in myFilter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)): print(i)
<filter object at 0x11185cbe0> 0 2 4 6 8
functools.reduce(function, iterable[, initializer])
Python 3.5 中reduce
被降格到标准库functools
,reduce
也是遍历可迭代对象元素做为第一个函数的参数,并将结果累计:函数
from functools import reduce print(reduce(lambda a, b: a*b, range(1,5)))
24
functools.partial(func, *args, **keywords)
偏应用函数(Partial Application)让咱们能够固定函数的某些参数:
from functools import partial add = lambda a, b: a + b add1024 = partial(add, 1024) add1024(1)
1025
这里简单介绍了一些经常使用函数式编程的方法和概念,实际上要传达的一个最重要的观念就是函数自己也能够做为变量被返回、传递给高阶函数,这使得咱们能够更灵活地运用函数解决问题。可是这并不意味着必定要使用上面这些方法来简化代码,例如更 Pythonic 的方法推荐尽量使用 List Comprehension 替代map
/filter
(关于 List Comprehension 后面会再单独介绍)。若是必定想要用函数式编程的方法来写 Python,也能够尝试Fn.py,或者,试试 Haskell。