前言

Python是一个非常容易上手的编程语言，它的语法简单，而且功能强大，非常适合初学者学习，它的语法规则非常简单，只要按照规则写出代码，Python解释器就可以执行。

下面是Python的入门教程介绍一下Python编程中的函数式编程，外婆看完都学会了，你也来看看吧！

高阶函数

• 定义：接收函数作为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数，高阶函数可以把函数作为参数传入另一个函数，这样的函数称为回调函数。
• map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
• reduce()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
• filter()函数接收一个函数和一个序列，把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
• sorted()函数可以对list进行排序，还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。
• 例子：

# map()函数
def f(x):
    return x * x


# r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list
# 就是说把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(r))  # [1, 4, 9, 16, 25]

# reduce()函数
from functools import reduce


def add(x, y):
    return x + y


# reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
print(reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]))  # 25


# filter()函数
def isEven(n):
    return n % 2 == 0


# filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，就是将isEven函数作用于list的每一个元素，过滤出符合条件的元素
print(list(filter(isEven, [1, 2, 4, 5, 6, 9])))  # [2,4,6]

# sorted()函数
# sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序
# key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21]))  # [-21, -12, 5, 9, 36]
# key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))  # [5, 9, -12, -21, 36]
# 字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']))  # ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
# 忽略大小写的排序
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower))  # ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
# 反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True))  # ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

返回函数

• 定义：高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
• 例子：

# 正常的一个求和函数
def calc_sum(*args):
    res = 0
    for n in args:
        res += n
    return res


# 返回求和函数的函数定义
def lazy_sum(*args):
    def sum():
        res = 0
        for n in args:
            res += n
        return res

    return sum


# 调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数
f = lazy_sum(1, 2, 3, 4)
print(f)  # <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x000001F3F9F4F1E0>
# 调用函数f时，才真正计算求和的结果
print(f())  # 10

• 闭包：在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”
• 闭包的特点：返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。

匿名函数

• 定义：匿名函数就是不需要显式地定义函数，直接传入函数的参数和计算逻辑。
• 用lambda关键字表示匿名函数，例如lambda x: x * x冒号前面的x表示函数参数，冒号后面的x * x表示函数的返回值。
• 例子：

# 匿名函数
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))  # [1, 4, 9, 16, 25]

# 匿名函数也可以赋值给一个对象
f = lambda x: x * x
print(list(map(f,[1,2,3,4,5])))  # [1, 4, 9, 16, 25]

装饰器

• 定义：在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。
• 在打印日志时，可以使用装饰器来对函数进行装饰，使得打印日志的功能可以复用。
• 例子：

# 定义一个打印日志的装饰器，其中参数func是一个函数对象，返回值也是一个函数对象
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

#调用log装饰器
@log
def sum(x, y):
    return x + y

#调用sum函数,相当于调用了log(sum)
print(sum(1,2))  # call sum(): 3

偏函数

• 定义：Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。偏函数用来固定一个函数的某些参数，返回一个新的函数。
• 作用：当函数参数太多需要简化时，可以创建一个偏函数，固定住其中的一些参数，从而在调用时更简单。
• 例子：

# int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换
print(int('12345'))  # 12345
# 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换
print(int('12345', base=8))  # 5349
print(int('12345', 16))  # 74565

# 定义一个int2()函数，默认把base=2传进去
def int2(x, base=2):
    return int(x, base)

print(int2('1000000'))  # 64
print(int2('1010101'))  # 85

# functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2('1000000'))  # 64

# 创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数
int2 = functools.partial(int, base=2)
# 实际上可以接收函数对象际上固定了int()函数的关键字参数base
print(int2('100')) # 4
kw = { 'base': 2 }
print(int('100', **kw)) # 4
# 当传入：时，实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边，也就是：
max2 = functools.partial(max, 10)
print(max2(5, 6, 7)) # 10
# 相当于：
args = (10, 5, 6, 7)
print(max(*args)) # 10

结束寄语

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