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函数式编程核心

来源：好走旅游网

高阶函数和内存分析

def test():
    print("test")

def test2(func):
    """
    test2就是一个高阶函数
    :param func:
    :return:
    """
    func()
    print("tets2")

if __name__ == '__main__':
    print(test)
    print(type(test))
    a = test    # a和test都指向了同一个函数对象
    a()
    test2(a)    # a作为参数传递给test2


"""
运行结果
<function test at 0x000001BCC6B2E280>
<class 'function'>
test
test
tets2
"""

内存分析

 lambda表达式和匿名函数

lambda表达式可以用来声明匿名函数。lambda函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda函数实际上生成了一个函数对象。lambda表达式只允许包含一个表达式，不能包含复杂语句，该表达式的计算结果就是函数的返回值。lambda表达式的基本语法如下：

lambda arg1,arg2,arg3...:表达式
f = lambda a,b,c:a+b+c
print(f)
print(f(1,2,3))

g = [lambda a:a,lambda b:b*2,lambda c:c*3]
print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))

"""
运行结果
<function <lambda> at 0x000001783C3CB820>
6
6 14 24
"""

偏函数

Python中functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。

        偏函数：作用就是把一个函数某些参数固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新的函数会更简单。如：int()函数可以把字符串转换成整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换。但int()还提供额外的base参数，默认值为10.如果传入base参数，就可以做到N进制的转换：

print("转换为八进制",int('123',base=8))
print("转换为十六进制",int('123',base=16))

如果要大量转换二进制字符串，每次传入int(x,base=2)比较麻烦，于是可以定义一个int2()的函数，默认base=2

def int2(x,base=2):
    return int(x,base)

print(int2('100000'))
print(int2('10101'))

"""
运行结果
32
21
"""

functools.partial就可以帮助我们创建一个偏函数，不需要定义int2()

import functools
int2 = functools.partial(int,base=2)
print(int2("100"))
print(int2("101"))
print(int2("100",base=10)) # 也可以覆盖base的值


"""
运行结果
4
5
100
"""

闭包closure

函数的作用域时独立的、封闭的，外部的执行环境访问不了，但是闭包具有这个能力和权限。闭包时一个函数，但是闭包这个函数可以访问到另一个函数的作用域。函数和自由变量的总和就是一个闭包。

闭包的特点：
  • 存在内外层函数嵌套的情况
  • 内层函数引用了外层函数的变量或参数
  • 外层函数把内层函数这个函数本省作为返回值返回
def outer():
    print("outer")
    def inner():
        # nonlocal a
        print("inner")
    return inner

a = outer()
print("===========*3")
a()
print("===========*3")
b = outer
print("===========*3")
b()


"""
运行结果：
outer
===========*3
inner
===========*3
===========*3
outer
"""
def outer():
    print("outer")
    a = 1

    def inner():
        nonlocal a
        print("inner")
        print(f"a:{a}") # a为自由变量
        a += 1

    return inner

x = outer()
print("===========*3")
x()

"""
运行结果：
outer
===========*3
inner
a:1
"""

闭包的作用：

  • 隐藏变量，避免全局污染
  • 可以读取函数内部的变量

闭包使用不当，优点会编程缺点：

  • 导致变量不会被垃圾回收机制回收，造成内存消耗
  • 不恰当使用闭包可能会造成内存泄漏的问题

闭包和自由变量

例1：使用全局变量实现变量自增，但污染了其他程序

a = 10
def add():
    global a
    a += 1
    print("a:",a)

def print_ten():
    if a==10:
        print("a:ten")
    else:
        print("全局变量a，不等于10")

add()
add()
add()
print_ten()

"""
运行结果：
a: 11
a: 12
a: 13
全局变量a，不等于10
"""

例2：定义局部变量，不污染，但无法递增

a = 10
def add():
    a = 10
    a += 1
    print("a:",a)

def print_ten():
    if a==10:
        print("a:ten")
    else:
        print("全局变量a不等于10")

add()
add()
add()
print_ten()

"""
运行结果：
a: 11
a: 11
a: 11
a:ten
"""

例3：通过闭包，可以实现函数内部局部变量递增，不影响全局变量

a = 10
print("全局变量a:",id(a))
def add():
    a = 10
    print("add中的a：",id(a))
    def increment():
        nonlocal a
        print("increment中的a:",id(a))
        a += 1
        print("a:",a)
    return increment

def print_ten():
    if a==10:
        print("a:ten")
    else:
        print("全局变量a不等于10")
print("========"*3)
increment = add()
print("========"*3)
increment()
increment()
increment()
print_ten()
print(id(a))
print("global a:",a)

"""
运行结果：
全局变量a: 1356532443728
========================
add中的a： 1356532443728
========================
increment中的a: 1356532443728
a: 11
increment中的a: 1356532443760
a: 12
increment中的a: 1356532443792
a: 13
a:ten
1356532443728
global a: 10
"""

Map函数的使用

map()函数接收两种参数，一是函数，一种是序列（可传入多个序列），map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素，并把结果作为新的list返回。

不使用map实现：

# 不使用map
def f(x):
    return x*x
L = []
for  n in [1,2,3,4,5,6,7,8,9]:
    L.append(f(n))
print(L)

"""
运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
"""

使用map实现：

# 使用map
def f(x):
    return x*x
L = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(list(L))

"""
运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
"""

匿名函数+map函数:

L = map(lambda n:n*n,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(list(L))

"""
运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
"""

map函数传入两个列表:

def f(x,y):
    return x+y
L = map(f,[1,2,3,4],[10,20,30])
print(list(L))

"""
运行结果：
[11, 22, 33]
"""

map函数传入两个列表+匿名函数

L = map(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],[10,20,30])
print(list(L))

"""
运行结果：
[11, 22, 33]
"""

reduce函数

reduce位于functools模块。reduce把一个函数作用在一个序列上，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。

 reduce实现对一个序列求和

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x+y

sum = reduce(add,[1,2,3,4,5])
print(sum)      # 15

filter函数

内置filter()用于过滤序列。filter()把传入的函数依次作用域每个元素，然后根据返回值是True或False决定保留还是丢弃该元素。

 

# 过滤掉偶数
def is_odd(n):
    return n%2==1
L = filter(is_odd,[1,2,3,4,5])
print(list(L))  # [1,3,5]

# 匿名函数实现
L = filter(lambda n:n%2==1,[1,2,3,4,5])
print(list(L))
# 删除空字符串
def not_empty(s):
    return s and s.strip()

L = filter(not_empty,['A','','B',None,'c','d',' '])
print(list(L))  # ['A', 'B', 'c', 'd']



# 匿名函数实现
L = filter(lambda s:(s and s.strip()),['A','','B',None,'c','d',' '])

sorted函数

sorted()函数是一个高阶函数，可以接收一个key函数来实现自定义排序。

list0 = [1,5,3,12,0,-10,66]
list1 = sorted(list0)
print("升序：",list1)

list2 = sorted(list0,key=abs)
print("key=abs:",list2)

list3 = sorted(list0,key=abs,reverse=True)
print("key=abs+reverse:",list3)


list_0 = ["a","ab","abcde","abc","D","A"]
list_1 = sorted(list_0)
print("字符串：",list_1)

list_2 = sorted(list_0,key=str.lower)   # 用upper也是一样的效果
print("忽略大小写排序：",list_2)

list_3 = sorted(list_0,key=str.upper,reverse=True)
print("忽略大小写排序,反向：",list_3)

"""
运行结果：
升序： [-10, 0, 1, 3, 5, 12, 66]
key=abs: [0, 1, 3, 5, -10, 12, 66]
key=abs+reverse: [66, 12, -10, 5, 3, 1, 0]
字符串： ['A', 'D', 'a', 'ab', 'abc', 'abcde']
忽略大小写排序： ['a', 'A', 'ab', 'abc', 'abcde', 'D']
忽略大小写排序,反向： ['D', 'abcde', 'abc', 'ab', 'a', 'A']
"""

sorted对自定义对象的排序

from functools import cmp_to_key

class Student:
    def __init__(self,age,name):
        self.age = age
        self.name = name

def custom_sorted(stu1,stu2):
    if stu1.age < stu2.age:
        return -1
    if stu1.age > stu2.age:
        return 1

    return 0

stu0 = Student(25,'张三')
stu1 = Student(16,'坤坤')
stu2 = Student(28,'archer')
stu_list = sorted([stu0,stu1,stu2],key=cmp_to_key(custom_sorted))

for stu in stu_list:
    print(f"name:{stu.name},age:{stu.age}")
    
"""
运行结果：
name:坤坤,age:16
name:张三,age:25
name:archer,age:28
"""

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