Python中的函数式编程:不可变的数据结构

让我们首先考虑正方形和长方形。如果我们认为在接口方面，忽略了实现细节，方块是否是矩形的子类型？

子类型的定义取决于Liskov代换原理。为了成为一个子类型，它必须能够完成超级类型所做的一切。

如何定义矩形的接口？

zope.interface import Interface
class IRectangleInterface:
get_length:
"""Squares can do that"""
get_width:
"""Squares can do that"""
set_dimensions length width:
"""Uh oh"""

如果这是定义，则方块不能是矩形的子类型；它们不能响应set_dimensions方法，如果长度和宽度不同。

另一种方法是选择制作矩形。不变.

class IRectangleInterface:
get_length:
"""Squares can do that"""
get_width:
"""Squares can do that"""
with_dimensions length width:
"""Returns a new rectangle"""

现在，一个正方形可以是一个矩形。它可以返回一个新的矩形(通常不是正方形)with_dimensions被称为，但它不会停止成为一个正方形。

这似乎是一个学术问题-直到我们考虑到，从某种意义上说，正方形和长方形是它们两边的容器。在我们理解了这个例子之后，更实际的情况是使用更传统的容器。例如，考虑随机访问数组.

我们有ISquare和IRectangle，和ISquare是IRectangle.

我们希望在随机访问数组中放置矩形：

class IArrayOfRectanglesInterface:
get_element i:
"""Returns Rectangle"""
set_element i rectangle:
"""'rectangle' can be any IRectangle"""

我们也想把正方形放在一个随机存取数组中：

class IArrayOfSquareInterface:
get_element i:
"""Returns Square"""
set_element i square:
"""'square' can be any ISquare"""

即使ISquare是IRectangle，任何数组都不能实现这两者。IArrayOfSquare和IArrayOfRectangle.

为什么不行?假设bucket实现两者。

>>> rectangle make_rectangle
>>> bucket.set_element rectangle # This is allowed by IArrayOfRectangle
>>> thing bucket.get_element # That has to be a square by IArrayOfSquare
>>> assert thing.height thing.width
Traceback most recent call last:
File "<stdin>" line module
AssertionError

两者都不能实现，这意味着两者都不是另一种类型的子类型，尽管ISquare是IRectangle。问题是set_element方法：如果我们有一个只读数组，IArrayOfSquare的子类型IArrayOfRectangle.

可变性，都是可变的。IRectangle接口和可变IArrayOf接口使得对类型和子类型的思考变得更加困难-而放弃的能力意味着我们期望类型之间的直观关系实际上仍然有效。

突变也可以非局部效果。当两个地方之间的共享对象被一个突变时，就会发生这种情况。典型的例子是一个线程与另一个线程交互一个共享对象，但是即使在一个单线程程序中，在相距很远的地方之间共享也很容易。考虑到在Python中，大多数对象都可以从许多地方访问：作为一个模块全局，或者在堆栈跟踪中，或者作为一个类属性。

如果我们不能限制共享，我们可能会考虑限制可变。

下面是一个不可变的矩形，它利用AutoS库：

attr.frozen
class Rectangeobject:
length attr.
width attr.
classmethod
with_dimensionscls length width:
return clslength width

这里是一个正方形：

attr.frozen
class Squareobject:
side attr.
classmethod
with_dimensionscls length width:
return Rectanglelength width

使用frozen参数，我们可以很容易地创建一个不可变的类。所有艰苦的写作工作__setitem__正确的做法是别人做的，对我们来说是完全看不见的。

修改对象仍然是容易的，改变它们几乎是不可能的

too_long Rectangle
reasonable attr.evolvetoo_long length

可靠的包装允许我们有不可变的容器

# Vector of integers
a = pyrsistent.v(1, 2, 3)
# Not a vector of integers
b = a.set(1, "hello")

当b不是整数的向量，任何东西都不会停止。a从成为一个。

万一a一百万个元素长了吗？是b要复制999 999份吗？Pyrsistent附带“大O”性能保证：所有操作都采用O(log n)时间到了。它还附带了一个可选的C扩展，以提高性能超越大O。

为了修改嵌套对象，它附带了“转换器”的概念：

blog pyrsistent.
title"My blog"
linkspyrsistent."github" "twitter"
postspyrsistent.
pyrsistent.title"no updates"
content"I'm busy"
pyrsistent.title"still no updates"
content"still busy"
new_blog blog.transform"posts" "content"
"pretty busy"

new_blog将成为不可变的等价物。

'links': 'github' 'twitter'
'posts': 'content': "I'm busy"
'title': 'no updates'
'content': 'pretty busy'
'title': 'still no updates'
'title': 'My blog'

但blog还是一样的。这意味着任何引用旧对象的人都没有受到影响：转换只有本土化效果。

当分享猖獗时，这是有用的。例如，考虑默认参数：

silly_suma b extrav :
extra extra.extenda b
return extra

在这篇文章中，我们了解了为什么不变性对于思考我们的代码是有用的，以及如何在没有昂贵的性能代价的情况下实现它。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

赞 (0)

相关推荐

  • python数据结构之线性表的顺序存储结构

    用Python仿照C语言来实现线性表的顺序存储结构,供大家参考,具体内容如下 本文所采用的数据结构模板为 <数据结构教程>C语言版,李春葆.尹为民等著. 该篇所涉及到的是线性表的顺序存储结构. 代码: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'MrHero' class Node(object): """ 线性表的存储结构 和 C 语言中的链式存储结构类似 ""&q

  • Python常见数据结构之栈与队列用法示例

    本文实例讲述了Python常见数据结构之栈与队列用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python常见数据结构之-栈 首先,栈是一种数据结构.具有后进先出特性. #栈的实现 class Stack(): def __init__(self,size): self.stack=[] self.size=size self.top=-1 def push(self,content): if self.Full(): print "Stack is Full" else: self.sta

  • Python数据结构之图的应用示例

    Python数据结构之图的应用示例

    本文实例讲述了Python数据结构之图的应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.图的结构 二.代码 # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 def searchGraph(graph,start,end): results =[] generatePath(graph,[start],end,results) results.sort(key =lambda x:len(x)) return results def generatePath(graph,path,

  • python数据结构学习之实现线性表的顺序

    本文实例为大家分享了python实现线性表顺序的具体代码,供大家参考,具体内容如下 线性表 1.抽象数据类型表示(ADT) 类型名称:线性表 数据对象集:线性表是n(>=0)个元素构成的有序序列(a1,a2,-.,an) 操作集: 2.线性表的顺序实现 1.表示方法: 其中100可以自己规定,last代表线性表的长度 # 线性表定义 class Lnode(object): def __init__(self,last): self.data = [None for i in range(100

  • 详解python的四种内置数据结构

    对于每种编程语言一般都会规定一些容器来保存某些数据,就像java的集合和数组一样python也同样有这样的结构 而对于python他有四个这样的内置容器来存储数据,他们都是python语言的一部分可以直接使用而无需额外的导入 一.列表(list) 列表一种跟java和c中的数据很像的一种数据结构,他都是保存一系列相似,且有序元素的集合,不过不同的是列表中的元素可以不是同一种数据类型,且列表的长度是可变的 可以动态的增加可减少这一点则有点像java中的stringBuilder对象,列表中有一点值

  • Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法示例

    Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法示例

    本文实例讲述了Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: HaffMan.py #coding=utf-8 #考虑权值的haff曼树查找效率并非最高,但可以用于编码等使用场景下 class TreeNode: def __init__(self,data): self.data=data self.left=None self.right=None self.parent=None class HaffTree: def __init__(self): sel

  • Python数据结构之栈、队列及二叉树定义与用法浅析

    Python数据结构之栈、队列及二叉树定义与用法浅析

    本文实例讲述了Python数据结构之栈.队列及二叉树定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 目前只实现了三种,栈.队列和二叉树,哪天得空继续补吧~ 1. 栈 #栈 class Stack: def __init__(self,size = 16): self.stack = [] self.size = size self.top = -1 def setSize(self, size): self.size = size def isEmpty(self): if self.top ==

  • Python中的函数式编程:不可变的数据结构

    让我们首先考虑正方形和长方形.如果我们认为在接口方面,忽略了实现细节,方块是否是矩形的子类型? 子类型的定义取决于Liskov代换原理.为了成为一个子类型,它必须能够完成超级类型所做的一切. 如何定义矩形的接口? zope.interface import Interface class IRectangleInterface: get_length: """Squares can do that""" get_width: "&quo

  • 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

  • JavaScript中的函数式编程详解

    函数式编程 函数式编程是一种编程范式,是一种构建计算机程序结构和元素的风格,它把计算看作是对数学函数的评估,避免了状态的变化和数据的可变,与函数式编程相对的是命令式编程.我们有这样一个需求,给数组的每个数字加一: // 数组每个数字加一, 命令式编程 let arr = [1, 2, 3, 4]; let newArr = []; for(let i = 0; i < arr.length; i++){ newArr.push(arr[i] + 1); } console.log(newArr)

  • Python中的并发编程实例

    一.简介 我们将一个正在运行的程序称为进程.每个进程都有它自己的系统状态,包含内存状态.打开文件列表.追踪指令执行情况的程序指针以及一个保存局部变量的调用栈.通常情况下,一个进程依照一个单序列控制流顺序执行,这个控制流被称为该进程的主线程.在任何给定的时刻,一个程序只做一件事情. 一个程序可以通过Python库函数中的os或subprocess模块创建新进程(例如os.fork()或是subprocess.Popen()).然而,这些被称为子进程的进程却是独立运行的,它们有各自独立的系统状态以及

  • Go语言中的函数式编程实践

    本文主要讲解Go语言中的函数式编程概念和使用,分享给大家,具体如下: 主要知识点: Go语言对函数式编程的支持主要体现在闭包上面 闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数.只有函数内部的子函数才能读取局部变量,所以闭包可以理解成"定义在一个函数内部的函数".在本质上,闭包是将函数内部和函数外部连接起来的桥梁. 学习闭包的基本使用 标准的闭包具有不可变性:不能有状态,只能有常量和函数,而且函数只能有一个参数,但是一般可以不用严格遵守 使用闭包 实现 斐波那契数列 学习理解函数实现接口 使用

  • python中asyncio异步编程学习

    1.   想学asyncio,得先了解协程 携程的意义: 计算型的操作,利用协程来回切换执行,没有任何意义,来回切换并保存状态 反倒会降低性能. IO型的操作,利用协程在IO等待时间就去切换执行其他任务,当IO操作结束后再自动回调,那么就会大大节省资源并提供性能,从而实现异步编程(不等待任务结束就可以去执行其他代码 2.协程和多线程之间的共同点和区别: 共同点: 都是并发操作,多线程同一时间点只能有一个线程在执行,协程同一时间点只能有一个任务在执行: 不同点: 多线程,是在I/O阻塞时通过切换线

  • Java中的函数式编程

    目录 1.Lambda 2.函数接口 2.1 函数描述符 3.Java函数接口 3.1 Predicate 3.2 Consumer 3.3 Function 3.4 Supplier 3.5 Primitive Specializations 4.类型检查 4.1 Capturing Lambda 5.方法引用 5.1 构造函数引用 5.2 组合Lambda 5.3 Comparators 5.4 Predicates 5.5 Functions 6.总结 函数式编程是一种编程范式,其中程序是

  • 浅析Python中的元编程

    目录 什么是元编程 元编程应用场景 综合实战 什么是元编程 Python元编程是指在运行时对Python代码进行操作的技术,它可以动态地生成.修改和执行代码,从而实现一些高级的编程技巧.Python的元编程包括元类.装饰器.动态属性和动态导入等技术,这些技术都可以帮助我们更好地理解和掌握Python语言的特性和机制.元编程在一些场景下非常有用,比如实现ORM框架.实现特定领域的DSL.动态修改类的行为等.掌握好Python元编程技术可以提高我们的编程能力和代码质量. 想要搞定元编程,必须要理解和

  • 简述Python中的面向对象编程的概念

    面向对象编程--Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想.OOP把对象作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数. 面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合,即一组函数的顺序执行.为了简化程序设计,面向过程把函数继续切分为子函数,即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度. 而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象

  • 详解Python中的多线程编程

    详解Python中的多线程编程

    一.简介 多线程编程技术可以实现代码并行性,优化处理能力,同时功能的更小划分可以使代码的可重用性更好.Python中threading和Queue模块可以用来实现多线程编程. 二.详解 1.线程和进程        进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据.操作系统管理在其上运行的所有进程,并为这些进程公平地分配时间.进程也可以通过fork和spawn操作来完成其它的任务,不过各个进程有自己的内存空间.数据栈等,所以只

随机推荐