Functional Programming

• 高階函數
• • 返回函數
  • 匿名函數
  • 裝飾器
  • 偏函數

高階函數

• 面向過程的程序設計：
  把大段代碼拆成函數，通過一層層函數調用，可將復雜任務分解成若干簡單的任務
• 函數是面向過程的程序設計的基本單位
• 計算機Computer && 計算compute:
  Computer： CPU執行指令代碼進行加減乘除運算，及各種條件判斷和跳轉指
  Compute： 數學意義的計算
  匯編語言是最貼近計算機的語言
  越低級的語言，越貼近計算機，抽象程度低，執行速度快 c
  越是高級的語言，越遠離計算機，抽象程度高，執行效率低 lisp
• 函數式編程的特點：函數可以作為參數，或作為返回值
• Python不是純函數式編程語言

返回函數

1. 使用場景：后續代碼中仍可能需要使用的函數
2. 返回函數即使調用相同的參數，返回的也是不同的新函數

def lazy_sum(*args):def sum():ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn axreturn sum

調用lazy_sum(*args)時，每次返回新的函數

>>> f1 = lazy_sum(1,3,5,7,9)	# f1返回的是函數sum
>>> f1			
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x102f32158>
>>> f1()
25
>>> f2 = lazy_sum(1,3,5,7,9)	# f2返回的是一個新的函數sum
>>> f1 == f2					# f1與f2傳入相同的參數，但在調用的時候，每次返回新的函數
False							

3. 閉包：調用一個函數返回一個函數后，其局部變量被新函數引用

>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def func():
...             return i*i
...         fs.append(func)
...     return fs>>> f = count()		# 返回三個函數組成的列表
>>> f				# 三個函數不相同
[<function count.<locals>.f at 0x1091540d0>, <function count.<locals>.f at 0x109154400>, <function count.<locals>.f at 0x109154488>]
>>> f[1]()			# 先返回三個函數，后執行函數。故此時，他們引用的變量均為3
9
>>> f[2]()
9
>>> f[3]()
9

tips：返回閉包時，返回函數盡量不要引用循環變量，或后續會發生變化的變量

匿名函數

lambda()

1. 使用場景：傳入不需要顯示定義的函數
2. 使用限制：只能有一個表達式，不能return，返回表達式的結果

>>> list(filter(lambda x : x % 2 == 1, range(1, 20)))
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

裝飾器

1. 使用場景：調用函數前自動打印日志，但不修改函數定義
2. 自定義裝飾器Decorator步驟：

• 定義裝飾器decorator

def log(text = ''):def decorator(func):def wrapper(*args, **kw):# func.__name__用于獲取函數名print('%s %s():' % (text, func.__name__))	return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator

• 使用裝飾器

@log('execute')
def now():print('2019-05-06')	

相當于：

>>> log('execute')(now)()
execute wrapper():
execute now():
2019-05-06

• 缺點：原始函數的__name__ 變成為自定義的 wapper
• 解決方案： 使用Python內置的 functions.wraps

import functoolsdef log(text = ''):def decorator(func):@functions.wraps()def wrapper(*args, **kw):print('%s %s():' % (text, func.__name__))	return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator

偏函數

1. 偏函數Partial function：通過設定參數默認值，降低函數調用的難度

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2) # 將int()函數中base參數設置默認值為2

2. functools.partial設置默認參數后，可在函數調用時傳入其他值;
3. functools.partial最后接受函數對象、*args和**kw三部分參數

import functoolsdef add(*args, **kwargs):print(*args)print('-' * 20)for key, value in kwargs.items():print('%s : %s' % (key, value))add_partial = functools.partial(add, 10, k1 = 10, k2 = 20)
print add_partial(10, 2, 3, k1 = 40, k3 = 30)

返回結果為

10	10	2	3
--------------------
k1 : 40
k2 : 20
k3 : 30