python函数案例,python是函数式编程语言吗

　　这篇文章给大家带来了一些关于python的知识，主要介绍了函数式编程的相关问题，即在命令式范式下，给计算机提供一系列指令，然后执行这些指令来完成任务。希望对你有帮助。

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　　在本文中，您将学习什么是函数范式，以及如何使用Python进行函数编程。您还将了解列表派生和其他形式的派生。

　　00-1010在命令式范式中，任务是通过向计算机提供一系列指令，然后执行这些指令来完成的。当这些指令被执行时，一些状态可以被改变。例如，假设你最初将a设置为5，然后改变了a的值，这时，从变量内部值的意义上来说，你改变了a的状态。

　　在函数范式中，你不必告诉计算机做什么，而是告诉它这是什么。比如数字的最大公约数是多少，1到n的乘积是多少等等。

　　因此，变量是不能改变的。一旦你设置了一个变量，它就永远保持这个状态(注意，在纯函数式语言中，它们不是变量)。因此，函数式编程没有副作用。副作用是指一个函数改变了它本身以外的东西。让我们看一些典型Python代码的例子：

　　这段代码的输出是5。在函数范式中，改变变量是大忌，拥有影响其作用范围之外事物的功能也是大忌。函数唯一能做的就是计算一些东西并返回结果。

　　现在你可能会想，“没有变量，没有副作用？这有什么好？”这是一个很好的问题，我相信大多数人都对此感到困惑。

　　如果用相同的参数调用该函数两次，保证得到相同的结果。如果你学过数学函数，就会知道这个好处。这称为参考透明度。由于函数没有副作用，如果你正在构建一个计算某些东西的程序，你可以加快程序的速度。如果每次调用func(2)都返回3，我们可以把它存储在一个表中，这样可以防止程序重复运行同一个函数。

　　通常，在函数式编程中，我们不使用循环。我们使用递归。递归是一个数学概念，通常表示“自调用”。使用递归函数，该函数反复调用自己作为子函数。这是Python中递归函数的一个很好的例子：

　　有些编程语言也很懒。这意味着他们不到最后一秒不会计算或做任何事情。如果你写一些代码来执行2 ^ 2，那么函数程序只有在你真正需要使用结果的时候才会被计算。我们将很快探讨Python中的惯性。

函数范式

　　第一个魔术方法“__iter__”(注意：此处加双下划线)返回被迭代的对象，通常用在循环的开始。“__next__”返回下一个对象。

　　让我们快速进入一个终端，调用上面的代码：

　　运行将打印出来

　　在Python中，迭代器是只有_ _ iterator _ _ magic方法的对象。这意味着您可以访问对象中的位置，但不能遍历对象。有些对象会有魔术方法__next__而不是__iter__魔术方法，比如集合(本文后面会讨论)。对于本文，我们假设我们接触的所有东西都是迭代对象。

　　现在我们知道了什么是iterable对象，让我们回到map函数。Map函数允许我们将函数应用于iterable中的每一项。Map需要两个输入，即要应用的函数和iterable对象。

　　假设我们有一个如下的数字列表：

　　我们要对每个数字求平方，我们可以编写下面的代码：

　　在Python中，函数是惰性的。如果我们不使用“list”，这个函数将存储iterable的定义，而不是列表本身。我们需要明确地告诉Python“让它成为一个列表”供我们使用。

　　在Python中突然从非懒求值切换到懒求值有点奇怪。如果你更多地考虑功能性思维，而不是命令性思维，那么你最终会习惯的。

　　现在写一个“square(num)”这样的普通函数也不错，但是不对。我们必须定义一个完整的函数才能在map中使用它？嗯，我们可以使用lambda(匿名)函数在map中定义一个函数。

Map

　　让我们运行它：

　　这看起来不像函数吗？

　　嗯，有点混乱，但是可以解释。我们给变量“square”赋值。这个怎么样：

　　告诉Python这是一个lambda函数，输入叫x，冒号后面的任何东西都是你对输入做的，它会自动返回结果。

　　将我们的square程序简化为一行代码，我们可以这样做：

　　所以在lambda表达式中，所有的参数都在左边，你想用它们做什么都在右边。有点乱。但事实是，编写只有其他函数式程序员才能阅读的代码会有一些乐趣。此外，使用一个函数并将其转换为一行代码非常酷。

Reduce

　　我们经常会使用lambda表达式作为函数。

　　列表的乘积是每个单独的数字相乘。要做到这一点你将编写如下代码：

　　但是使用reduce你可以这样写：

　　获得相同的功能，代码更短，并且在使用函数式编程的情况下更整洁。（注：reduce函数在Python3中已不是内置函数，需要从functools模块中导入）

Filter

　　通常，filter需要一个函数和一个列表。它将函数应用于列表中的每一项，如果该函数返回True，则不执行任何操作。如果返回False，则从列表中删除该项。

　　语法如下：

　　让我们看一个小例子，没有filter我们会写：

　　使用filter，可以这样写：

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高阶函数

　　第二个返回函数的例子：

　　开头我说过纯函数式编程语言没有变量。更高阶的函数使这变得更容易。

　　Python中的所有函数都是一等公民。一等公民被定义为具有以下一个或多个特征：

　　在运行时创建

　　在数据结构中分配变量或元素

　　作为函数的参数传递

　　作为函数的结果返回

　　Python中的所有函数都可以用作高阶函数。

Partial application

　　现在我们想要一个专用的平方函数，使用幂函数计算出数字的平方：

　　这有效，但如果我们想要一个立方体功能呢？或者求四次方的功能呢？我们可以继续写下它们吗？好吧，你可以。但程序员很懒的。如果你一遍又一遍地重复同样的事情，这表明有一种更快的方法来加快速度，这将使你不再重复。我们可以在这里使用闭包。让我们看一个使用闭包的square函数的示例：

　　是不是很酷！我们可以只使用1个参数来调用需要2个参数的函数。

　　我们还可以使用一个循环来生成一个幂函数，该函数实现从立方体一直到1000的幂。

函数式编程不是pythonic

　　如果你在Python的交互环境下写入”import this“，你将会得到：

　　这是Python之禅。这是一首关于Pythonic意味着什么的诗。我们想要涉及的部分是：

　　There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.（应该尽量找到一种，最好是唯一一种明显的解决方案）

　　在Python中，map和filter可以执行与列表推导（下面讨论）相同的操作。这打破了Python之禅的一个规则，因此函数式编程的这些部分不被视为“pythonic”。

　　另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个普通函数。 Lambda是语法糖。这两种说法是等价的。

　　普通函数可以执行lambda函数可以执行的所有操作，但它不能以相反的方式工作。 lambda函数不能完成普通函数可以执行的所有操作。

　　这是一个简短的论证，为什么函数式编程不能很好地适应整个Python生态系统。你可能已经注意到我之前提到了列表推导，我们现在将讨论它们。

列表推导

　　让我们对列表中的每个数字进行平方，例如：

　　我们可以看到如何将函数应用于列表中的每一项。我们如何应用filter呢？看看前面的代码：

　　我们可以将其转换成一个列表推导，像这样：

　　列表支持if这样的语句。您不再需要将一百万个函数应用于某些东西以获得您想要的东西。事实上，如果你想尝试生成某种列表，那么使用列表推导看起来会更清晰，更容易。如果我们想要将列表中每个0以下的数字平方怎么办？有了lambda，map和filter你会写：

　　这似乎很长很复杂。通过列表推导，它只是：

　　列表推导仅适用于列表。map,filter适合任何可迭代的对象，那么这有什么用呢？你可以对你遇到的任何可迭代对象使用任何推导。

其他推导

　　可以使用推导生成任何可迭代的对象。从Python 2.7开始，您甚至可以生成字典（hashmap）。

　　如果它是可迭代的，则可以生成它。让我们看一下最后一组的例子。

　　set是一个元素列表，在该列表中没有元素重复两次。

　　set中的元素没有顺序。

　　您可能会注意到set（集合）与dict（字典）具有相同的花括号。 Python非常聪明。根据你是否为dict提供值，它会知道你是在写dict推导还是set推导。

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