实例讲解python函数式编程
函数式编程是使用一系列函数去解决问题，按照一般编程思维，面对问题时我们的思考方式是“怎么干”，而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”。 至于函数式编程的特点暂不总结，我们直接拿例子来体会什么是函数式编程。
lambda表达式（匿名函数）：
普通函数与匿名函数的定义方式：
#普通函数
def add(a,b):
return a + b
print add(2,3)
#匿名函数
add = lambda a,b : a + b
print add(2,3)
#========输出===========
5
匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。
因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数^_^
Map函数：计算字符串长度
abc = ['com','fnng','cnblogs']
for i in range(len(abc)):
print len(abc[i])
#========输出===========
4
定义abc字符串数组，计算abc长度然后循环输出数组中每个字符串的长度。
abc_len = map(len,['hao','fnng','cnblogs'])
print abc_len
#========输出===========
[3, 4, 7]
虽然，输出的结果中是一样的，但它们的形式不同，第一种是单纯的数值了，map()函数的输出仍然保持了数组的格式。
大小写转换；
python提供有了，upper() 和 lower() 来转换大小写。
代码如下:
#大小写转换
ss='hello WORLD!'
print ss.upper() #转换成大写
print ss.lower() #转换成小写
#========输出===========
HELLO WORLD!
hello world!
通过map()函数转换：
def to_lower(item):
return item.lower()
name = map(to_lower,['cOm','FNng','cnBLoGs'])
print name
#========输出===========
['com', 'fnng', 'cnblogs']
这个例子中我们可以看到，我们写义了一个函数toUpper，这个函数没有改变传进来的值，只是把传进来的值做个简单的操作，然后返回。然后，我们把其用在map函数中，就可以很清楚地描述出我们想要干什么。
再来看看普通的方式是如何实现字符串大小写转换的：
代码如下:
abc = ['cOm','FNng','cnBLoGs']
lowname = []
for i in range(len(abc)):
lowname.append(abc[i].lower())
print lowname
#========输出===========
['hao', 'fnng', 'cnblogs']
map()函数加上lambda表达式(匿名函数)可以实现更强大的功能。
#求平方
#0*0,1*1,2*2,3*3,....8*8
squares = map(lambda x : x*x ,range(9))
print squares
#========输出===========
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
def add(a,b):
return a+b
add = reduce(add,[2,3,4])
print add
#========输出===========
对于Reduce函数每次是需要对两个数据进行处理的，首选取2 和3 ，通过add函数相加之后得到5，接着拿5和4 ，再由add函数处理，最终得到9 。
在前面map函数例子中我们可以看到，map函数是每次只对一个数据进行处理。
然后，我们发现通过Reduce函数加lambda表达式式实现阶乘是如何简单：
代码如下:
#5阶乘
#5！=1*2*3*4*5
print reduce(lambda x,y: x*y, range(1,6))
#========输出===========
Python中的除了map和reduce外，还有一些别的如filter, find, all, any的函数做辅助（其它函数式的语言也有），可以让你的代码更简洁，更易读。 我们再来看一个比较复杂的例子：
#计算数组中正整数的值
number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]
count = 0
sum = 0
for i in range(len(number)):
if number[i]>0:
count += 1
sum += number[i]
print sum,count
if count>0:
average = sum/count
print average
#========输出===========
6
如果用函数式编程，这个例子可以写成这样：
number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]
sum = filter(lambda x: x>0, number)
average = reduce(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)
print average
#========输出===========
最后我们可以看到，函数式编程有如下好处：
1）代码更简单了。
2）数据集，操作，返回值都放到了一起。
3）你在读代码的时候，没有了循环体，于是就可以少了些临时变量，以及变量倒来倒去逻辑。
4）你的代码变成了在描述你要干什么，而不是怎么去干。
相关推荐
-
用Python进行基础的函数式编程的教程
许多函数式文章讲述的是组合,流水线和高阶函数这样的抽象函数式技术.本文不同,它展示了人们每天编写的命令式,非函数式代码示例,以及将这些示例转换为函数式风格. 文章的第一部分将一些短小的数据转换循环重写成函数式的maps和reduces.第二部分选取长一点的循环,把他们分解成单元,然后把每个单元改成函数式的.第三部分选取一个很长的连续数据转换循环,然后把它分解成函数式流水线. 示例都是用Python写的,因为很多人觉得Python易读.为了证明函数式技术对许多语言来说都相同,许多示例避免使用Pyt
-
Python函数式编程指南（三）：迭代器详解
3. 迭代器 3.1. 迭代器(Iterator)概述 迭代器是访问集合内元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问一遍后结束. 迭代器不能回退,只能往前进行迭代.这并不是什么很大的缺点,因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作. 迭代器也不是线程安全的,在多线程环境中对可变集合使用迭代器是一个危险的操作.但如果小心谨慎,或者干脆贯彻函数式思想坚持使用不可变的集合,那这也不是什么大问题. 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典fo
-
Python函数式编程
主要内容 1.函数基本语法及特性 2.参数与局部变 3.返回值 4.递归 5.名函数 6.函数式编程介绍 7.阶函数 8.内置函数 函数基本语法及特性 定义 数学函数定义:一般的,在一个变化过程中,如果有两个变量x和y,并且对于x的每一 个确定的值,y都有唯一确定的值与其对应,那么我们就把x称为自变量,把y称为因变 量,y是x的函数.自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域. 但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很 同的 函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法 函数的优点 减少重复代码 使程
-
利用Fn.py库在Python中进行函数式编程
尽管Python事实上并不是一门纯函数式编程语言,但它本身是一门多范型语言,并给了你足够的自由利用函数式编程的便利.函数式风格有着各种理论与实际上的好处(你可以在Python的文档中找到这个列表): 形式上可证 模块性 组合性 易于调试及测试 虽然这份列表已经描述得够清楚了,但我还是很喜欢Michael O.Church在他的文章"函数式程序极少腐坏(Functional programs rarely rot)"中对函数式编程的优点所作的描述.我在PyCon UA 2012期间的讲座
-
Python装饰器的函数式编程详解
Python的装饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似--都是想要对一个已有的模块做一些"修饰工作",所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条
-
Python函数式编程指南（二）：从函数开始
2. 从函数开始 2.1. 定义一个函数 如下定义了一个求和函数: 复制代码 代码如下: def add(x, y): return x + y 关于参数和返回值的语法细节可以参考其他文档,这里就略过了. 使用lambda可以定义简单的单行匿名函数.lambda的语法是: 复制代码 代码如下: lambda args: expression 参数(args)的语法与普通函数一样,同时表达式(expression)的值就是匿名函数调用的返回值:而lambda表达式返回这个匿名函数.如果我们
-
Python函数式编程指南（一）：函数式编程概述
1. 函数式编程概述 1.1. 什么是函数式编程? 函数式编程使用一系列的函数解决问题.函数仅接受输入并产生输出,不包含任何能影响产生输出的内部状态.任何情况下,使用相同的参数调用函数始终能产生同样的结果. 在一个函数式的程序中,输入的数据"流过"一系列的函数,每一个函数根据它的输入产生输出.函数式风格避免编写有"边界效应"(side effects)的函数:修改内部状态,或者是其他无法反应在输出上的变化.完全没有边界效应的函数被称为"纯函数式的"
-
Python函数式编程指南（四）：生成器详解
4. 生成器(generator) 4.1. 生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器.生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中.另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 从Python 2.5开始,[PEP 342:通过增强生成器实现协同程序]的实现为生成器加入了更多的特性,这意味着生成器还可以完成更多的工作.这部分我们会在稍后的部分介绍. 4.2. 生成
-
实例讲解python函数式编程
函数式编程是使用一系列函数去解决问题,按照一般编程思维,面对问题时我们的思考方式是"怎么干",而函数函数式编程的思考方式是我要"干什么". 至于函数式编程的特点暂不总结,我们直接拿例子来体会什么是函数式编程. lambda表达式(匿名函数): 普通函数与匿名函数的定义方式: 复制代码 代码如下: #普通函数def add(a,b): return a + b print add(2,3) #匿名函数add = lambda a,b : a + bprint a
-
实例讲解Python设计模式编程之工厂方法模式的使用
工厂方法模式是简单工厂模式的进一步抽象和推广,它不仅保持了简单工厂模式能够向客户隐藏类的实例化过程这一优点,而且还通过多态性克服了工厂类过于复杂且不易于扩展的缺点.在工厂方法模式中,处于核心地位的工厂类不再负责所有产品的创建,而是将具体的创建工作交由子类去完成.工厂方法模式中的核心工厂类经过功能抽象之后,成为了一个抽象的工厂角色,仅负责给出具体工厂子类必须实现的接口,而不涉及哪种产品类应当被实例化这一细节.工厂方法模式的一般性结构如下图所示,图中为了简化只给出了一个产品类和一个工厂类,但在实际系
-
Python函数式编程指南:对生成器全面讲解
生成器是迭代器,同时也并不仅仅是迭代器,不过迭代器之外的用途实在是不多,所以我们可以大声地说:生成器提供了非常方便的自定义迭代器的途径. 这是函数式编程指南的最后一篇,似乎拖了一个星期才写好,嗯-- 1. 生成器(generator) 1.1. 生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器.生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中.另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的
-
Python函数式编程实例详解
本文实例讲述了Python函数式编程.分享给大家供大家参考,具体如下: 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,从计算机硬件->汇编语言->C语言->Python抽象程度越高.越贴近于计算,但执行效率也越低.纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用.而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的.函数式编程的一个特点就是,允许把函数
-
Python函数式编程之返回函数实例详解
目录 看代码: 用filter函数来计算素数 用Python高阶函数来实现这个算法: 高阶函数实现打印小于100的素数: 总结 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 看代码: # -*- coding: utf-8 -*- # @File : 返回函数的高阶函数.py # @author: Flyme awei # @email : Flymeawei@163.com # @Time : 2022/8/21 14:48 def sum_fun(*args): def
-
详解Python函数式编程—高阶函数
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用.而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的. 函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数! Python对函数式编程提供部分支持.由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言. 高阶函数 变量
-
实例讲解Python 迭代器与生成器
迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: >>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭
-
Python函数式编程实现登录注册功能
本文实例为大家分享了Python函数式编程实现登录注册功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码: def login(username, password): """ 用于用户登录 :param username:用户输入的用户名 :param password: 用户输入的密码 :return: true表示登录成功,false登录失败 """ # 打开文件 f = ope
-
浅谈Python 函数式编程
匿名函数lambda表达式 什么是匿名函数? 匿名函数,顾名思义就是没有名字的函数,在程序中不用使用 def 进行定义,可以直接使用 lambda 关键字编写简单的代码逻辑.lambda 本质上是一个函数对象,可以将其赋值给另一个变量,再由该变量来调用函数,也可以直接使用. #平时,我们是先定义函数,再进行调用 def power(x): return x ** 2 print(power(2)) #使用lambda表达式的时候,我们可以这样操作 power = lambda x : x **
-
简析Python函数式编程字符串和元组及函数分类与高阶函数
目录 函数式编程中的字符串 不变类型元组 普通元组的声明与访问 函数式的分类 any() .all() .len().sum() 对比学习 zip().reversed().enumerate() 高阶函数 函数 max 和 min() map 函数 filter 函数 sorted 函数 同一需求的不同效率问题 函数式编程中的字符串 在函数式编程中,经常用到 Python 字符串,因其是不可变数据结构. 字符串本身是一个对象,具备很多对象方法,与常识中函数的使用不太相同,例如下述代码 my_s