Python的函数式编程,从入门到⎡放弃⎦

很早以前就听说过了函数式编程,印象中是一种很晦涩难懂的编程模式,但却一直没有去进行了解。

恰好这周组内的周会轮到我主持,一时也没想到要分享什么。灵光一闪,就选定函数式编程这个主题吧,反正组里的同事都没有学过,只需要讲解入门方面的知识就好,也正好可以借这个机会逼迫自己去学习下这种新的编程方式。

经过初步了解,发现支持函数式编程的语言挺多的,除了像Lisp、Scheme、Haskell、Erlang这样专用的函数式编程语言,我们常用的好多通用型编程语言(如Java、Python、Ruby、Javascript等)都支持函数式编程模式。考虑了下实际情况,最终还是选择Python作为函数式编程的入门语言,因为组内同事都熟悉Python,以此作为切入点不会产生太大困难。

经过查询资料和初步学习,对函数式编程有了些概念,经过整理,便形成了分享PPT。

以下便是这次分享的内容。

目标

通常,我们在新学习一门技术或者编程语言的时候,通常都会先从相关概念和特性入手。对于新接触函数式编程的人来说,可能会想知道如下几点:

  • 什么是函数式编程?
  • 函数式编程的特点?
  • 函数式编程的用途?
  • 函数式编程相比于命令式编程和面向对象编程的优缺点?

但是我这次分享却没有按照这个思路,因为我感觉在一开始就向听众灌输太多概念性的东西,反倒会让听众感到迷糊。因为经过查询资料发现,对于什么是函数化编程,很难能有一个协调一致的定义。而且由于我也是新接触,自身的理解可能会存在较大的偏差。

因此,我决定分享内容尽量从大家熟悉的命令式编程切入,通过大量实例来向听众展现函数式编程思维方式的不同之处。在这之后,再回过头看这几个问题,相信听众应该都会有更深刻的理解。

考虑到实际情况,本次分享希望能达成的目标是:

  • 了解函数式编程与命令式编程的主要区别
  • 掌握Python语言函数式编程的基本函数和算子
  • 会将简单的命令式编程语句转换为函数式编程

命令式编程 & 函数式编程

首先从大家熟悉的命令式编程开始,我们先回顾下平时在写代码时主要的情景。

其实,不管我们的业务代码有多复杂,都离不开以下几类操作:

  • 函数定义:def
  • 条件控制:if, elif, else
  • 循环控制:for, break, continue, while

当然,这只是部分操作类型,除此之外还应该有类和模块、异常处理等等。但考虑到是入门,我们就先只关注上面这三种最常见的操作。

对应地,函数式编程也有自己的关键字。在Python语言中,用于函数式编程的主要由3个基本函数和1个算子。

  • 基本函数:map()、reduce()、filter()
  • 算子(operator):lambda

令人惊讶的是,仅仅采用这几个函数和算子就基本上可以实现任意Python程序。

当然,能实现是一回事儿,实际编码时是否这么写又是另外一回事儿。估计要真只采用这几个基本单元来写所有代码的话,不管是在表达上还是在阅读上应该都挺别扭的。不过,尝试采用这几个基本单元来替代上述的函数定义、条件控制、循环控制等操作,对理解函数式编程如何通过函数和递归表达流程控制应该会很有帮助。

在开始尝试将命令式编程转换为函数式编程之前,我们还是需要先熟悉下这几个基本单元。

Python函数式编程的基本单元

lambda

lambda这个关键词在很多语言中都存在。简单地说,它可以实现函数创建的功能。

如下便是lambda的两种使用方式。

123 func1 = lambda : <expression()>func2 = lambda x : <expression(x)>func3 = lambda x,y : <expression(x,y)>

在第一条语句中,采用lambda创建了一个无参的函数func1。这和下面采用def创建函数的效果是相同的。

12 def func1():    <expression()>

在第二条和第三条语句中,分别采用lambda创建了需要传入1个参数的函数func2,以及传入2个参数的函数func3。这和下面采用def创建函数的效果是相同的。

12345 def func2(x):    <expression(x)> def func3(x,y):    <expression(x,y)>

需要注意的是,调用func1的时候,虽然不需要传入参数,但是必须要带有括号(),否则返回的只是函数的定义,而非函数执行的结果。这个和在ruby中调用无参函数时有所不同,希望ruby程序员引起注意。

12345 >>> func = lambda : 123>>> func<function <lambda> at 0x100f4e1b8>>>> func()123

另外,虽然在上面例子中都将lambda创建的函数赋值给了一个函数名,但这并不是必须的。从下面的例子中大家可以看到,很多时候我们都是直接调用lambda创建的函数,而并没有命名一个函数,这也是我们常听说的匿名函数的由来。

map()

map()函数的常见调用形式如下所示:

1 map(func, iterable)

map()需要两个必填参数,第一个参数是一个函数名,第二个参数是一个可迭代的对象,如列表、元组等。

map()实现的功能很简单,就是将第二个参数(iterable)中的每一个元素分别传给第一个参数(func),依次执行函数得到结果,并将结果组成一个新的list对象后进行返回。返回结果永远都是一个list

简单示例如下:

123 >>> double_func = lambda s : s * 2>>> map(double_func, [1,2,3,4,5])[2, 4, 6, 8, 10]

除了传入一个可迭代对象这种常见的模式外,map()还支持传入多个可迭代对象。

1 map(func, iterable1, iterable2)

在传入多个可迭代对象的情况下,map()会依次从所有可迭代对象中依次取一个元素,组成一个元组列表,然后将元组依次传给func;若可迭代对象的长度不一致,则会以None进行补上。

通过以下示例应该就比较容易理解。

1234567 >>> plus = lambda x,y : (x or 0) + (y or 0)>>> map(ass=\”crayon-sy\”>(y or 0)>>> map(么。灵光一闪,就选定函数式编程这个主题吧,反正组里的同事都没有学过,只需要讲解入门方面的知识就好,也正好可以借这个机会逼迫自己去学习下这种新的编程方式。

经过初步了解,发现支持函数式编程的语言挺多的,除了像Lisp、Scheme、Haskell、Erlang这样专用的函数式编程语言,我们常用的好多通用型编程语言(如Java、Python、Ruby、Javascript等)都支持函数式编程模式。考虑了下实际情况,最终还是选择Python作为函数式编程的入门语言,因为组内同事都熟悉Python,以此作为切入点不会产生太大困难。

经过查询资料和初步学习,对函数式编程有了些概念,经过整理,便形成了分享PPT。

以下便是这次分享的内容。

目标

通常,我们在新学习一门技术或者编程语言的时候,通常都会先从相关概念和特性入手。对于新接触函数式编程的人来说,可能会想知道如下几点:

  • 什么是函数式编程?
  • 函数式编程的特点?
  • 函数式编程的用途?
  • 函数式编程相比于命令式编程和面向对象编程的优缺点?

但是我这次分享却没有按照这个思路,因为我感觉在一开始就向听众灌输太多概念性的东西,反倒会让听众感到迷糊。因为经过查询资料发现,对于什么是函数化编程,很难能有一个协调一致的定义。而且由于我也是新接触,自身的理解可能会存在较大的偏差。

因此,我决定分享内容尽量从大家熟悉的命令式编程切入,通过大量实例来向听众展现函数式编程思维方式的不同之处。在这之后,再回过头看这几个问题,相信听众应该都会有更深刻的理解。

考虑到实际情况,本次分享希望能达成的目标是:

  • 了解函数式编程与命令式编程的主要区别
  • 掌握Python语言函数式编程的基本函数和算子
  • 会将简单的命令式编程语句转换为函数式编程

命令式编程 & 函数式编程

首先从大家熟悉的命令式编程开始,我们先回顾下平时在写代码时主要的情景。

其实,不管我们的业务代码有多复杂,都离不开以下几类操作:

  • 函数定义:def
  • 条件控制:if, elif, else
  • 循环控制:for, break, continue, while

当然,这只是部分操作类型,除此之外还应该有类和模块、异常处理等等。但考虑到是入门,我们就先只关注上面这三种最常见的操作。

对应地,函数式编程也有自己的关键字。在Python语言中,用于函数式编程的主要由3个基本函数和1个算子。

  • 基本函数:map()、reduce()、filter()
  • 算子(operator):lambda

令人惊讶的是,仅仅采用这几个函数和算子就基本上可以实现任意Python程序。

当然,能实现是一回事儿,实际编码时是否这么写又是另外一回事儿。估计要真只采用这几个基本单元来写所有代码的话,不管是在表达上还是在阅读上应该都挺别扭的。不过,尝试采用这几个基本单元来替代上述的函数定义、条件控制、循环控制等操作,对理解函数式编程如何通过函数和递归表达流程控制应该会很有帮助。

在开始尝试将命令式编程转换为函数式编程之前,我们还是需要先熟悉下这几个基本单元。

Python函数式编程的基本单元

lambda

lambda这个关键词在很多语言中都存在。简单地说,它可以实现函数创建的功能。

如下便是lambda的两种使用方式。

123 func1 = lambda : <expression()>func2 = lambda x : <expression(x)>func3 = lambda x,y : <expression(x,y)>

在第一条语句中,采用lambda创建了一个无参的函数func1。这和下面采用def创建函数的效果是相同的。

12 def func1():    <expression()>

在第二条和第三条语句中,分别采用lambda创建了需要传入1个参数的函数func2,以及传入2个参数的函数func3。这和下面采用def创建函数的效果是相同的。

12345 def func2(x):    <expression(x)> def func3(x,y):    <expression(x,y)>

需要注意的是,调用func1的时候,虽然不需要传入参数,但是必须要带有括号(),否则返回的只是函数的定义,而非函数执行的结果。这个和在ruby中调用无参函数时有所不同,希望ruby程序员引起注意。

12345 >>> func = lambda : 123>>> func<function <lambda> at 0x100f4e1b8>>>> func()123

另外,虽然在上面例子中都将lambda创建的函数赋值给了一个函数名,但这并不是必须的。从下面的例子中大家可以看到,很多时候我们都是直接调用lambda创建的函数,而并没有命名一个函数,这也是我们常听说的匿名函数的由来。

map()

map()函数的常见调用形式如下所示:

1 map(func, iterable)

map()需要两个必填参数,第一个参数是一个函数名,第二个参数是一个可迭代的对象,如列表、元组等。

map()实现的功能很简单,就是将第二个参数(iterable)中的每一个元素分别传给第一个参数(func),依次执行函数得到结果,并将结果组成一个新的list对象后进行返回。返回结果永远都是一个list

简单示例如下:

123 >>> double_func = lambda s : s * 2>>> map(double_func, [1,2,3,4,5])[2, 4, 6, 8, 10]

除了传入一个可迭代对象这种常见的模式外,map()还支持传入多个可迭代对象。

1 map(func, iterable1, iterable2)

在传入多个可迭代对象的情况下,map()会依次从所有可迭代对象中依次取一个元素,组成一个元组列表,然后将元组依次传给func;若可迭代对象的长度不一致,则会以None进行补上。

通过以下示例应该就比较容易理解。