本文概括介紹Python函數式編程的一些概念及用法，詳細請參考：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317848428125ae6aa24068b4c50a7e71501ab275d52000

函數式編程就是一種抽象程度很高的編程范式，純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由于函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。
函數式編程的一個特點就是，允許把函數本身作為參數傳入另一個函數，還允許返回一個函數！
Python對函數式編程提供部分支持。由于Python允許使用變量，因此，Python不是純函數式編程語言。

1、高階函數
高階函數英文叫Higher-order function。什么是高階函數？
變量可以指向函數，函數名也是變量。那么一個函數就可以接收另一個函數作為參數，這種函數就稱之為高階函數。
編寫高階函數，就是讓函數的參數能夠接收別的函數。
把函數作為參數傳入，這樣的函數稱為高階函數，函數式編程就是指這種高度抽象的編程范式。

# 一個最簡單的高階函數： def add(x, y, f):return f(x) + f(y)# 當我們調用add(-5, 6, abs)時，參數x，y和f分別接收-5，6和abs，根據函數 # 定義，我們可以推導計算過程為： x = -5 y = 6 f = abs f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11 return 11

1.1、map/reduce
Python內建了map()和reduce()函數。

map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的Iterator返回。
python代碼實現：

>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, …]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

python代碼實現:

# 例1 >>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25 # 例2 >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579

將兩個函數結合使用，實現更多的功能：

>>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> def char2num(s): ... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} ... return digits[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579# 整理成一個str2int的函數就是： from functools import reduce DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}def str2int(s):def fn(x, y):return x * 10 + ydef char2num(s):return DIGITS[s]return reduce(fn, map(char2num, s))

1.2、filter
Python內建的filter()函數用于過濾序列。
和map()類似，filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用于每個元素，然后根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
python代碼實現：

#在一個list中，刪掉偶數，只保留奇數，可以這么寫： def is_odd(n):return n % 2 == 1list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 結果: [1, 5, 9, 15]#把一個序列中的空字符串刪掉，可以這么寫： def not_empty(s):return s and s.strip()list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])) # 結果: ['A', 'B', 'C']

可見用filter()這個高階函數，關鍵在于正確實現一個“篩選”函數。
注意到filter()函數返回的是一個Iterator，也就是一個惰性序列，所以要強迫filter()完成計算結果，需要用list()函數獲得所有結果并返回list。

1.3、sorted
排序也是在程序中經常用到的算法。無論使用冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數字，我們可以直接比較，但如果是字符串或者兩個dict呢？直接比較數學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數抽象出來。
python代碼實現:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36]# sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序： >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']# 可實現忽略大小寫的排序： >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']# 要進行反向排序，不必改動key函數，可以傳入第三個參數reverse=True： >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

對列表中每一個按照key規定的方法進行操作后再進行排序。
sorted()也是一個高階函數。用sorted()排序的關鍵在于實現一個映射函數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python函数式编程简介（一）高阶函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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