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Python函数式编程入门之lambda/map/reduce/filter教程

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Functional Programming

引言


Functional Programming(函数式编程)的概念最早起源于LISP,由约翰·麦卡锡在1958年创立,最早提出了自动垃圾回收的理念,这一理念现在也被Python/Java/Ruby等多种语言借鉴。发展到今天,LISP已经衍生出了多种方言,比如Scheme/Hashkell/Erlang/Clojure等。相比面向对象编程,函数式编程的一大优势就是Immutable Data(数据不可变),就是不依赖于外部的数据,而且也不改变外部数据的值,这种思想可以大大减少我们代码的Bug,而且函数式编程也支持我们像使用变量一样使用函数。Python作为面向对象语言,也提供了对于函数式编程的支持,虽然并不是那么纯粹,而且也不支持尾递归优化。

lambda的使用


lambda即匿名函数,合理地使用lambda不仅可以减少我们的代码量,而且也可以更好地描绘代码逻辑,比如现在我们有下面这样一个函数。

>>> def f(x):
...    return x + x

# 调用这个函数
>>> f(2)
4

这个函数如果我们用lamda改写的话,只要一行代码就够了。

# lambda后面的x表示lambda函数要接收的参数,x + x表示lambda函数所要返回的值
>>> f = lambda x: x + x

# 可以看到f现在也是一个函数对象
>>> f
>

# 调用lambda函数
>>> f(2)
4

map的使用


map(function, iterable)接收两个参数,第一个参数代表的是接收一个函数,第二个参数代表的是接收一个iteralbe类型的对象,比如list

map函数的原理是: 1.每次从iterable中取出一个参数,2.将这个参数传递给我们的函数,3.然后函数返回的值加入一个list(这种说法不准确,只是为了帮助大家理解,后面我会解释)。等所有的iterable对象遍历完,map就把这个list返回给我们的调用者。下面我们直接通过实例来了解一下map的用法。

example1

# 还是用我们上面那个lambda的例子
>>> function = lambda x: x + x

# 定义一个iterable对象list(列表)
>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 函数fucntion每次从iterable中取出一个参数x,然后function返回x + x的值,
# 并将返回值加入一个新建的list,等将iterable遍历完,map就将这个新建的list返回。
>>> v = map(function, iterable)

# 注意上面的说法并不准确,只是为了帮助大家理解,其实map返回的是一个map对象,并不是list
>>> v


# 但是我们可以调用内建的list函数将map转换成一个list来得到我们想要的结果
>>> list(v)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

example2

对于map的第二个参数,我们也可以传递一组函数列表进去,也就是说列表中间包含多个函数对象。

>>> multiply = lambda x: x * x

>>> add = lambda x: x + x

>>> funcs = [multiply, add]

>>> list(map(lambda f: f(1), funcs))
[1, 2]

reduce的使用


与map一样,reduce(function, iterable)也接收两个参数,第一个参数代表的是接收一个函数,第二个参数代表的是接收一个iteralbe类型的对象,比如list。不过不同的地方在于reduce中的这个函数必须要接收两个参数,下面我们来通过求一个list(列表)累加和的例子来了解一下reduce的用法。

from functools import reduce

# 使用lambda定义一个函数,函数的作用是接收两个参数,然后返回两个参数之和

>>> function = lambada x, y: x+y

>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 函数function每次接收两个参数,除第一次外每次从iterable中取一个元素作为一个参数
# 另外一个参数取自上一次function返回的值
>>> reduce(function,  iterable)
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filter的使用


和map/reduce类似,filter(function, iterable)一次也接收两个参数,一个参数是函数,另外一个参数是iterable对象,从名字也可以看出,filter用于过滤iterble对象,比如说list(列表)。

它的原理是每次从iterable对象中取出一个元素作用于我们的function,如果function返回True就保留该元素,如果返回False就删除该元素。下面我们通过一个实例来看一下filter的用法。

# 定义一个函数,如果接收的字符s为空,那么返回False,如果为非空,那么返回True
>>> function = lambda s : s and s.strip()

>>> iterable = ['AJ', ' ', 'Stussy', '', 'CLOT', 'FCB', None]

>>> filter(function, iterable)


>>> list(filter(function, iterable))
['AJ', 'Stussy', 'CLOT', 'FCB']

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