python:函数的高级特性

很多语言中，都允许把函数本身做为参数，传递给其它参数：即所谓的高阶函数。python中也有类似特性：

一、map/reduce、filter、sorted

hadoop里的map-reduce思想在python里已经变成内置函数了。map是将某个函数逐一作用于列表中的每个元素。reduce则先从列表中取头2个元素，传到指定函数，然后将计算结果与余下元素依次重复，直到List处理完。

 

1.1 map示例：(将List中的所有元素*10)

def fn_map(x):
    print("fn_map->", x)
    return 10 * x

L = [3, 4, 6, 8]

print(list(map(fn_map, L)))
print("\n")

输出：

fn_map-> 3
fn_map-> 4
fn_map-> 6
fn_map-> 8
[30, 40, 60, 80]

结合map，我们再把reduce函数加上（最终效果:将所有元素*10再平方，最终得出 “平方和”的"平方根")

def fn_sqrt(x, y):
    print("fn_sqrt->", x, ",", y)
    return math.sqrt(x ** 2 + y ** 2)

def fn_map(x):
    print("fn_map->", x)
    return 10 * x

L = [3, 4, 6, 8]

result = reduce(fn_sqrt, map(fn_map, L))
print(result)

print("\n")
print(math.sqrt((3 * 10) ** 2 + (4 * 10) ** 2 + (6 * 10) ** 2 + (8 * 10) ** 2))

注：要先import math，上面的代码输出如下：

fn_map-> 3
fn_map-> 4
fn_sqrt-> 30 , 40
fn_map-> 6
fn_sqrt-> 50.0 , 60
fn_map-> 8
fn_sqrt-> 78.10249675906654 , 80
111.80339887498948

111.80339887498948

上面这个例子，可能实用性不大，下面给个实用性更强的示例，将每个单词的首字母大写，其它字母变小写。

def normalize(name):
    return name[:1].upper() + name[1:].lower()

L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
print(list(map(normalize, L1)))

输出：

['Adam', 'Lisa', 'Bart']

1.2 filter

filter跟java8里的stream的filter是类似的，可以实现对集合中的元素，按某种规则进行筛选。

示例1：找出10以内的偶数

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11))
print(list(result))

# 上面的写法，等效于下面这个
def even(x):
    return x % 2 == 0

print(list(filter(even, range(1, 11))))

输出：

[2, 4, 6, 8, 10]
[2, 4, 6, 8, 10]

示例2：找出200以内的"回数"(即：从左向右，从右向左，都是一样的数，比如:131, 141)

def is_palindrome1(n):
    if n < 10:
        return True
    s = str(n)
    for i in range(0, int(len(s) / 2)):
        if s[i] == s[-i - 1]:
            return True
    return False

def is_palindrome2(n):
    s1 = str(n)
    s2 = list(reversed(s1))
    return list(s1) == s2

print(list(filter(is_palindrome1, range(1, 201))))
print(list(filter(is_palindrome2, range(1, 201))))

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]

　　

1.3 sorted

python内置的排序函数sorted，支持数字/字母/以及复杂对象排序，默认是从小到大排序，对于复杂对象的排序规则可以开发者自定义。参考下面的示例:

origin = [-1, 3, -5, 2, -4, 6]
# 从小到大排序
a = sorted(origin)
print(a)

# 按abs绝对值，从小大到排序
a = sorted(origin, key=abs)
print(a)

# 从大到小排序
a = sorted(origin, reverse=True)
print(a)

origin = ["Xy", "Aa", "Bb", "dd", "cC", "aA", "Zo"]

# 按字母ascii值从小到大排序
print(sorted(origin))

# 将字母转大写后的值排序(即：忽略大小写)
print(sorted(origin, key=str.upper))

# 将字母转大写后的值倒排序
print(sorted(origin, key=str.upper, reverse=True))

# 复杂对象排序
origin = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]

def by_name(t):
    return t[0]

# 按人名排序
print(sorted(origin, key=by_name))

def by_score(t):
    return t[1]

# 按得分倒排
print(sorted(origin, key=by_score, reverse=True))

输出：

[-5, -4, -1, 2, 3, 6]
[-1, 2, 3, -4, -5, 6]
[6, 3, 2, -1, -4, -5]
['Aa', 'Bb', 'Xy', 'Zo', 'aA', 'cC', 'dd']
['Aa', 'aA', 'Bb', 'cC', 'dd', 'Xy', 'Zo']
['Zo', 'Xy', 'dd', 'cC', 'Bb', 'Aa', 'aA']
[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
[('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]

二、延迟计算/闭包

python的函数定义可以嵌套（即:函数内部再定义函数），利用这个特性很容易实现延迟计算:

import time

def export1(month):
    print("export1 month:", month, " doing...")
    time.sleep(5)
    print("export1 done!")

def export2(month):
    def do():
        print("export2 month:", month, " doing...")
        time.sleep(5)
        print("export2 done!")

    return do

export1(10)

print("----------------")

r2 = export2(10)
print(r2)
r2()

这里我们模拟一个耗时的导出功能（假设:要求传入月份，然后导出该月的报表数据)，export1为常规版本，调用export1就会马上执行。而export2则是返回一个内部函数do()，调用export2后，返回的是一个Function，并没有实际执行（可以理解为: 返回的是业务处理算法，而非处理结果），真正需要结果的时候，再来调用"返回函数"。

上面的代码输出如下：

export1 month: 10  doing...
export1 done!
----------------
<function export2.<locals>.do at 0x107a24a60>
export2 month: 10  doing...
export2 done!

　　

闭包

很多语言都支持闭包特性，python中当然少不了这个，参考下面的示例：

def my_sqrt1(n):
    r = []

    def do():
        for i in range(1, n + 1):
            r.append(i ** 2)
        return r

    return do

a = my_sqrt1(4)
print(type(a))
b = a()
print(type(b))
print(b)

输出：

<class 'function'>
<class 'list'>
[1, 4, 9, 16]　　

闭包有一个经典的坑：不要在闭包函数中使用“值会发生变化的变量"(比如：for循环中的变量)。原因是：python中的闭包本质上是是"内部函数"延时计算，如果有循环变量，循环过程中闭包函数并不会执行，等循环结束了，闭包中引用的循环变量其实是循环结束后最终的值。说起来有点绕口，看下面的示例：

def my_sqrt2(n):
    r = []
    for i in range(1, n + 1):
        def do():
            r.append(i ** 2)
            return r

    return do

a = my_sqrt2(4)
print(type(a))
b = a()
print(type(b))
print(b)

输出：

<class 'function'>
<class 'list'>
[16]

解释一下：调用a = my_sqrt2(4)时，my_sqrt2(4)马上执行完了，这时候里面的fox循环执行完了，最后i的值停在4，然后这个值被封闭在do函数里，并没有马上执行。然后再调用a()时，这时候才真正调用do()函数，此时i值=4，所以最终r[]列表里，就只追回了一个值4*4=16　

如果非要使用循环变量，只能想招儿把这个循环变量，也封闭到一个内部函数里，然后再使用，比如下面这样：

def my_sqrt3(n):
    def f(j):
        def g():
            return j ** 2

        return g

    r = []
    for i in range(1, n + 1):
        r.append(f(i))

    return r

a = my_sqrt3(4)
print(type(a))

for x in a:
    print(x())

这个例子仔细研究下蛮有意思的，r.append(f(i))，列表里追加的并非计算结果，而是f(j)里返回的函数g，所以a = my_sqrt3(4)这里，a得到的是一个function组成的list，然后list里的每个g函数实例，都封闭了当次循环的变量i，因为闭包的缘故，i值已经被封印在g内部，不管外部的for循环如何变量，都不会影响函数g。

输出如下：

<class 'list'>
1
4
9
16

关于闭包，最后再来看一个廖老师教程上的作业题，用闭包的写法写一个计数器：

def create_counter1():
    r = [0]

    def counter():
        r[0] += 1
        return r[0]

    return counter

count = create_counter1();

print([count(), count(), count()])

输出：

[1, 2, 3]　

对于有洁癖的程序员，可能会觉得要额外设置一个只保存1个元素的list，有点浪费。可以换种写法：

def create_counter2():
    n = 0

    def counter():
        nonlocal n
        n += 1
        return n

    return counter

count = create_counter2();

print([count(), count(), count()])

输出：

[1, 2, 3]　　

注意这里有一个关键字nonlocal，号称是python3新引入的关键字，为的是让闭包的内部函数里面，能读写内部函数外的变量。（但是在第1种写法中，r=[0]不也是定义在外部么？区别就是list是复杂的变量类型，而第2种写法中n是简单类型的变量，做为python初学者，不是很理解这个哲学思想^_~)

三、aop/装饰器

aop是java生态体系中的精髓之一，而python里同样能做到，而且看上去更简洁。

比如有一个加法函数:

def add1(i, j):
    return i + j　　

想在add1调用时，自动把入参，返回结果，以及执行时间都记录下来，可以这么做，再定义一个log函数（类似java中的aspect切面定义)

import time

def log(fn):
    def do(*args, **kw):
        start = time.time()
        result = fn(*args, **kw)
        end = time.time()
        print("function=>", fn.__name__, ",args1=>", args, ",args2=>", kw, ",result=>", result, ",exec_time=>",
              (end - start) * 1000, "ms")
        return result

    return do　　

然后在add1函数上加上这个"注解"就可以了

@log
def add1(i, j):
    return i + j

print(add1(1, 2))

输出：

function=> add1 ,args1=> (1, 2) ,args2=> {} ,result=> 3 ,exec_time=> 0.0030994415283203125 ms
3

如果aop本身的"切面"也需要传参数进来，比如：在日志前想附加一段特定的前缀，可以参考下面这样:

import time

def log(fn):
    def do(*args, **kw):
        start = time.time()
        result = fn(*args, **kw)
        end = time.time()
        print("function=>", fn.__name__, ",args1=>", args, ",args2=>", kw, ",result=>", result, ",exec_time=>",
              (end - start) * 1000, "ms")
        return result

    return do

def log2(log_prefix):
    def around(fn):
        def do(*args, **kw):
            start = time.time()
            result = fn(*args, **kw)
            end = time.time()
            print(log_prefix, ",function=>", fn.__name__, ",args1=>", args,
                  ",args2=>", kw, ",result=>", result, ",exec_time=>",
                  (end - start) * 1000, "ms")
            return result

        return do

    return around

@log2("调用日志:")
@log
def add2(i, j):
    time.sleep(1)
    return i + j

print(add2(1, 2))

输出：

function=> add2 ,args1=> (1, 2) ,args2=> {} ,result=> 3 ,exec_time=> 1000.8599758148193 ms
调用日志: ,function=> do ,args1=> (1, 2) ,args2=> {} ,result=> 3 ,exec_time=> 1001.0490417480469 ms
3

注：这里我们刻意把log,log2同时运用在add2上，从输出上看，二个aspect都起作用了。

四、偏函数

还是拿add(i,j) 这个来说事儿吧，如果我们经常会遇到一个场景：想让某个数字固定+10，在其它语言里，通常是再定义一个类似add_10(i)的重载版本(java/c#都是这么干的)，但是对于python来说，可以更优雅:

import functools

def add(i, j):
    return i + j

# 偏函数
add_10 = functools.partial(add, j=10)

print(add(1, 2))
print(add_10(1))

输出：

3
11

这种把参数列表中的某些常用项固定，然后再生成一个别名函数的玩法，就称为偏函数

参考文档：

1、廖雪峰的python教程：函数式编程