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  • Python知识整理(三)

    三、函数式编程与模块

    1.函数式编程

    1.高阶函数

    把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

    1.map/reduce

    map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap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。

                 f(x) = x * x
    
                      │
                      │
      ┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
    
    [ 1   2   3   4   5   6   7   8   9 ]
    
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
    
    [ 1   4   9  16  25  36  49  64  81 ]
    
    >>> def f(x):
    ...     return x * x
    ...
    >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    >>> list(r)
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    #由于结果r是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list
    

    reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

    from functools import reduce
    reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
    
    2.filter

    filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素,接收一个函数和一个序列。由于filter()使用了惰性计算,所以只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。

    例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

    def is_odd(n):
        return n % 2 == 1
    
    list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
    # 结果: [1, 5, 9, 15]
    #注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list
    
    3.sorted

    sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

    >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
    [5, 9, -12, -21, 36]
    

    要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True

    2.返回函数

    一个函数可以返回一个计算结果,也可以返回一个函数。

    返回一个函数时,牢记该函数并未执行,返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。

    3.匿名函数--缩减代码

    关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

    匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

    用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

    >>> f = lambda x: x * x
    >>> f
    <function <lambda> at 0x101c6ef28>
    >>> f(5)
    25
    

    4.装饰器(了解即可,具体可点击

    在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现,而Python除了能支持OOP的decorator外,直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。

    decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。

    5.偏函数

    通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。

    创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args**kw这3个参数。

    2.模块

    模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。
    任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释。
    创建自己的模块时,要注意:

    • 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符;
    • 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行import abc,若成功则说明系统存在此模块。

    可以有多级目录,组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构:

    mycompany
     ├─ web
     │  ├─ __init__.py
     │  ├─ utils.py
     │  └─ www.py
     ├─ __init__.py
     ├─ abc.py
     └─ utils.py
    

    文件www.py的模块名就是mycompany.web.www,两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utilsmycompany.web.utils

    每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。__init__.py可以是空文件,也可以有Python代码。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lvhang/p/15075023.html
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