上接 python 函数式编程学习笔记 参考:www.sigai.cn/ 1 函数式编程概述 前提:函数在 Python 中是⼀等对象 工具:built-in ⾼阶函数:lambda 函数:operator 模块:functools 模块 模式:闭包与装饰器 替代:⽤用 List Comprehension 可轻松替代 map 和 filter(reduce 替代起来⽐比较困难) 原则:No Side Effect 何为 No Side Effect? 函数的所有功能就仅仅是返回一个新的值而已,没有其…

Python函数式编程之map() Python中map().filter().reduce()这三个都是应用于序列的内置函数. 格式: map(func, seq1[, seq2,…]) 第一个参数接受一个函数名,后面的参数接受一个或多个可迭代的序列,返回的是一个集合. Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素,并将所有的调用的结果作为一个list返回.如果func为None,作用同zip(). 1.当seq只有一个时,将函数func作用于这个seq的每个元…

一:匿名函数的定义 lambda parameter_list: expression 二:三元表达式 条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假的时候返回的结果 三:map map(func(arg1, arg2...), list1_arg1, list2_arg2), 对后面输入的list分别执行前面的函数(数学的映射) 四:reduce reduce(func(arg1, arg2...), list1_arg, init_value), 连续计算,连续调用lambda表达…

lambda( ), map( ), reduce( ), filter( ) 1. lambda( )主要用于“行内函数”: f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x)=x+2 g = lambda x,y: x+y #定义函数f(x,y)=x+y 2. 列表解析:可以简化代码 a = [1,2,3] b =[] for i in a: b.append(i+2) #使用列表解析完成上述功能: a = [1,2,3] b = [i+2 for i in a] 3. map(…

先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以foo()函数的执行结果g是一个生成器,此时可以使用next(g)或者g.__next__()方法触发生成器的执行 程序的执行结果为 starting... 使用next(g)触发生成器的执行时,程序会按照正常的顺…

什么是高阶函数?把函数作为参数传入或把函数做为结果值返回,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式.函数式编程的特点: 函数本身可以赋值给变量,赋值后变量为函数: 允许将函数本身作为参数传入另一个函数: 允许返回一个函数. 在前面的章节中,我们知道可以用abs()这个函数来得到一个数的绝对值,如: print('abs(-100):', abs(-100)) 以上代码,输出: abs(-100): 100 如果,我们把代码修改下,把abs赋值给一个变量: f = abs p…

要注意,这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样,偏函数是2.5版本以后引进来的东西,属于函数式编程的一部分.前面章节中我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度.而偏函数也可以做到这一点.举例如下: int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换: print(')) 以上代码,输出: 但int()函数还提供额外的base参数,默认值为10.如果传入base参数,就可以做N进制的转换: print()) 以上代码,输出: '转成10进制int为…

Pipeline pipeline 管道借鉴于Unix Shell的管道操作——把若干个命令串起来,前面命令的输出成为后面命令的输入,如此完成一个流式计算.(注:管道绝对是一个伟大的发明,他的设哲学就是KISS – 让每个功能就做一件事,并把这件事做到极致,软件或程序的拼装会变得更为简单和直观.这个设计理念影响非常深远,包括今天的Web Service,云计算,以及大数据的流式计算等等) 比如,我们如下的shell命令: 1 ps auwwx | awk '{print $2}' | sort …

前面我们说了,在python中,一切皆对象.函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,通过变量也能调用该函数.如: def sayHello(name): print(name + ' hello') fn = sayHello fn('roy') 以上代码,输出: roy hello 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: def sayHello(name): print(name + ' hello') f =sayHello print(f.__name__) p…

我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数: def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum f = lazy…