都应该了解的Python函数式编程

发表于:2022-11-01 09:38

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 作者:萝卜大杂烩    来源:萝卜大杂烩

  函数式编程(Functional Programming)或者函数程序设计,是一种编程范型。
  它将计算机运算视为数学上的函数运算,并且避免使用程序状态以及变量对象。
  以上只是简单的函数式编程的概念,我们只需简单了解即可。
  在 Python 中,函数式编程主要由几个函数的使用构成:lambda()?, map()?, reduce() , filter()等。
  1.lambda 函数
  lambda 函数,又成为匿名函数。lambda 函数只能有一个表达式,而不需要写 return 来返回函数的值。当然,匿名函数也是一个函数对象,同样可以把匿名函数赋值给一个变量。
  也可以把匿名函数作为返回值来返回。
  可以看出,变量 f 就是一个 lambda 函数类型,需要使用?f()来调用该函数。
  2.map函数
  map 函数接收两个参数,一个是函数,一个是 Interable (可迭代序列),map 函数依次将函数作用到序列的每个元素,并把结果作为新的 Interable 返回。
  看一个例子:
  一个简单的列表解析,把列表 a 的每个元素都加2,用 map 函数可以写为:
  由于 map 函数返回的是一个惰性序列,需要通过?list()等函数来调用它。
  虽然上面的代码看起来比直接写 for 循环要复杂,但是当数据量很大的情况下,Python 的 for 效率就不是很高了,而 map 的效率是可以接近 C 语言的。同时代码也简洁很多,简直装X神器。
  另一个小例子,把列表中的元素转换为字符串,一条命令。
  3.reduce函数
  它和 map 有些像,不过 map 是用于逐一遍历,而 reduce 函数是用来递归计算的。
  一个简单的序列求和。
  对列表 a 的各个元素依次求和,再看一个自制的int()函数的例子。
  这是 Python 内置函数 int 的用法。
  我们通过 reduce 和 map 函数也可以实现如下:
  先用 map 函数来遍历 23465 这个字符串列表,然后通过 reduce 函数递归应用列表每个元素到 lambda 函数。
  4. filter函数
  它同样接收一个函数和一个序列,filter()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。
  总结
  使用这些函数,不仅可以让我们的代码更加简洁,同时在大数据量或者计算密集时,能够大大提高效率。
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