14-面向过程与函数式

一、编程思想/范式

编程范式指的是编程的套路，分为面向对象、函数式、面向对象等等

二、面向过程

2.1 概念

​ ”面向过程“核心是“过程”二字，“过程”指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么......，基于面向过程开发程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式，这正好契合计算机的运行原理：任何程序的执行最终都需要转换成cpu的指令流水按过程调度执行，即无论采用什么语言、无论依据何种编程范式设计出的程序，最终的执行都是过程式的。

优点：复杂的问题流程化、进而简单化

缺点：扩展性非常差

2.2 应用场景

1、不是所有的软件都需要频繁更迭：比如编写脚本

2、即便是一个软件需要频繁更迭，也不并不代表这个软件所有的组成部分都需要一起更迭

三、函数式

函数式编程并非用函数编程这么简单，而是将计算机的运算视为数学意义上的运算，比起面向过程，函数式更加注重的是执行结果而非执行的过程，代表语言有：Haskell、Erlang。而python并不是一门函数式编程语言，但是仍为我们提供了很多函数式编程好的特性，如lambda，map，reduce，filter

3.1 匿名函数与lambda

def---定义有名函数

# func=函数的内存地址
def func(x,y):
    return x+y

print(func)

lambda---定义匿名函数

res = lambda x,y:x+y          # 相当于上述func
# x,y 形参，x+y 为返回值

lambda函数的调用方式

# 方式一：
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)

# 方式二：
func=lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)

# 方式三：
def func():
　　return lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)

注：匿名函数用于临时调用一次的场景：更多的是将匿名函数与其他函数配合使用

 3.2 匿名函数的应用(max/min/sorted、map/filter/reduce)

案例：

salaries={
    'siry':3000,
    'tom':7000,
    'lili':10000,
    'jack':2000
}

1）max函数应用：找出薪资最高的那个人

# ========================max的应用
# 有名函数
def func(k):
    return salaries[k]

res=max(salaries,key=func)  # 返回值=func('siry')
print(res)                  # lili

# 匿名函数：
res=max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)

def max(*args, key=None): # known special case of max
    """
    max(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value
    max(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) -> value
   """

max的使用：max函数可传入一个可迭代对象，若无key=func，则直接比较每次迭代得到的值，返回最大值。

若有key=func，则可将每次迭代获得的值传入func，并以func的返回值作为比较依据进行比较，最后返回最大的迭代值。

2）min 函数的应用：找出薪资最低的那个人

# ========================min的应用
res=min(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)

def min(*args, key=None): # known special case of min
    """
    min(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value
    min(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) -> value
    """

min的使用与max类似

3）sorted 函数的应用：

# ========================sorted排序
salaries={
    'siry':3000,
    'tom':7000,
    'lili':10000,
    'jack':2000
}
res=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)
print(res)

def sorted(*args, **kwargs): # real signature unknown
    """
    Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
    
    A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
    reverse flag can be set to request the result in descending order.
    """
    pass

sorted函数使用：返回一个升序排列的列表。传入一个可迭代对象，以key的返回值进行比较，对可迭代对象中所有元素进行排序并返回。

　　　　　　　　默认为升序排列，若想要降序，则置reverse=True

4) map函数的应用：

# ========================map的应用(了解)
l=['alex','lxx','wxx','薛贤妻']

res=map(lambda name:name+'_dsb',l)
print(res) # 生成器

    """
    map(func, *iterables) --> map object
    
    Make an iterator that computes the function using arguments from
    each of the iterables.  Stops when the shortest iterable is exhausted.
    """

map函数使用：传入一个函数以及可迭代对象，每次将迭代的值传入func函数，得到func的返回值。

　　　　　　　用func返回值创建一个新的迭代器对象作为map的返回值

5）fileter函数的应用：

# ========================filter的应用（了解）
# l=['alex_sb','lxx_sb','wxx','薛贤妻']
# res=(name for name in l if name.endswith('sb'))
# print(res)

res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),l)
print(res)

    """
    filter(function or None, iterable) --> filter object
    
    Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
    is true. If function is None, return the items that are true.
    """

filter函数的使用：filter(func,iterable)，将可迭代对象传入func，返回值若为True则保留，反之则丢弃。最后以迭代器形式作为filter的返回值。

　　　　　　　　若func=None，可过滤传入的可迭代对象中值为0，None，空的对象。

6）reduce函数的应用

# ========================reduce的应用(了解)
from functools import reduce
res=reduce(lambda x,y:x+y,[],10)           # 10
print(res)

res=reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3],10)      # 16
print(res)

res=reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3],10)      # 4
print(res)

res=reduce(lambda x,y:x+y,['a','b','c'])   # "abc"
print(res)

    """
    reduce(function, sequence[, initial]) -> value

    Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
    from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
    For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
    ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items
    of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
    sequence is empty.
    """

reduce函数使用：reduce(func,sequence,initial) 当initial存在时，将initial作为第一个参数传入func,将序列中第一个元素作为第二参数传入func，

　　　　　　　　得到func的返回值，以返回值作为第一参数传入，序列中下一个元素作为第二个元素传入，以此类推，直至序列结束得到一个值。

　　　　　　　　该值就是reduce的返回值。