函数式编程总体介绍
函数式编程(functional programming)其实是个很古老的概念,诞生距今快60年啦!
最古老的函数式编程语言Lisp
新出现的函数式编程语言:比如Erlang、Scala、clojure等
热门语言:Python、java、JavaScript、C++等都增加了函数式编程的一些特性。
高阶函数和内存分析_可变参数的传递处理
- 函数式编程最鲜明的特点就是:函数是一等公民(first class),指的是函数与其他数据类型一样,处于平等地位,可以赋值给其他变量,也可以作为参数,传入另一个函数,或者作为别的函数的返回值。
- 一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。
- Python内建的高阶函数有
map
、reduce
、filter
、sorted
高阶函数_内存状态分析
【示例】高阶函数案例
python
#coding=utf-8
def test1():
print("I'm test!")
def test2(func): # test2就是一个高阶函数
func()
print("test2 running...")
if __name__ == '__main__':
print(test1) #
print(type(test1)) #
a = test1 # a和test1都指向了同一个函数对象
a() # I'm test!
test2(a) #a作为参数传递给test2()
上面代码,内存示意图如下:
lambda表达式和匿名函数
lambda
表达式可以用来声明匿名函数。lambda
函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda
函数实际生成了一个函数对象。
lambda
表达式只允许包含一个表达式,不能包含复杂语句,该表达式的计算结果就是函数的返回值。
lambda
表达式的基本语法如下:
python
lambda arg1,arg2,arg3... : <表达式>
arg1
arg2
arg3
为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是:表达式的运算结果。
【操作】lambda表达式使用
python
f = lambda a,b,c:a+b+c
print(f)
print(f(2,3,4))
g = [lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4]
print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))
偏函数
Python的functools
模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)。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: 作用就是把一个函数某些参数固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新的函数会更简单。
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,代码如下:
print(int('12345'))
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:
python
#base参数
print('转换为八进制',int('12345', base=8))
print('转换为十六进制',int('12345', 16))
假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)
非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()
的函数,默认把base=2
传进去,现在定义一个int2
函数,代码如下:
python
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
print(int2('1000000')) #64
print(int2('1010101')) #85
functools.partial
就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2()
,可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2
:
python
#coding=utf-8
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2('1000000')) #64
print(int2('1010101')) #85
print(int2('1000000', base=10)) #也可以修改base的值
闭包核心概念_内存分析
- 局部变量:如果名称绑定再一个代码块中,则为该代码块的局部变量,除非声明为nonlocal或global
- 全局变量:如果模块绑定在模块层级,则为全局变量
- 自由变量:如果变量在一个代码块中被使用但不是在其中定义,则为自由变量
闭包概念和第一个闭包程序
我们知道,函数作用域是独立的、封闭的,外部的执行环境是访问不了的,但是闭包具有这个能力和权限。
闭包是一个函数,只不过这个函数有[超能力],可以访问到另一个函数的作用域。
「函数」和「自由变量」的总和,就是一个闭包。
闭包的特点:
第一,闭包是一个函数,而且存在于另一个函数当中
第二,闭包可以访问到父级函数的变量,且该变量不会销毁
【示例】一个简单的闭包
python
#coding=utf-8
"""
闭包的特点:
1. 存在内外层函数嵌套的情况
2. 内层函数引用了外层函数的变量或者参数(自由变量)
3. 外层函数把内层的这个函数本身当作返回值进行返回,而不是返回内层函数产生的某个值
"""
def outer():
a = 1
def inner():
nonlocal a
#闭包是由于函数内部使用了函数外部的变量。这个函数对象不销毁,则外部函数的局部变量也不会被销毁!
print("a:",a)
a += 1
return inner
inn = outer()
inn()
inn()
闭包的内存分析(重要)
-
执行完
inn = outer()
的内存图。outer()
栈帧执行完后实际已经消失了,画上去,是为了展现关系。 -
执行完
inn = outer()
的内存图。由于inner()
内部函数的调用,outer()
栈帧消失后,局部变量a指向的对象1
仍然存在。从而形成了"闭包"。 -
第一次调用
inn()
,从而调用内部函数,仍然可以拿到以前局部变量指向的对象1
-
第二次调用
inn()
,仍然可以继续拿到以前局部变量指向的对象1
,并将值变为2
闭包可以当成两个部分组成的整体:
- 函数
- 自由变量
闭包的作用
作用1:隐藏变量,避免全局污染
作用2:可以读取函数内部的变量
同时闭包使用不当,优点就变成了缺点:
缺点1:导致变量不会被垃圾回收机制回收,造成内存消耗
缺点2:不恰当的使用闭包可能会造成内存泄漏的问题
闭包和自由变量_全局变量污染问题的解决
【示例】使用全局变量实现变量自增,但污染了其他程序
python
#coding=utf-8
#需求:实现变量a 自增
#通过全局变量,可以实现,但会污染其他程序
a = 10
def add():
global a
a+=1
print("a:",a)
def print_ten():
if a==10:
print("ten!")
else:
print("全局变量a,不等于10")
add()
add()
add()
print_ten()
"""
运行效果:
a: 11
a: 12
a: 13
全局变量a,不等于10
"""
【示例】定义局部变量,不污染,但无法递增
python
#coding=utf-8
#需求:实现变量a 自增
#通过局部变量,不能实现递增
a = 10
def add():
a = 10
a += 1
print("a:",a)
def print_ten():
if a==10:
print("ten!")
else:
print("全局变量a,不等于10")
add()
add()
add()
print_ten()
"""
运行结果:
a: 11
a: 11
a: 11
ten!
"""
【示例】通过闭包,可以是函数内部局部变量递增,也不会影响全部变量,完美!!
python
#coding=utf-8
#需求:实现变量a 自增
#通过闭包,也没有污染全局变量a。也实现了自增
a = 10
def add():
a = 10
def increment():
nonlocal a
a +=1
print("a:",a)
return increment
def print_ten():
if a==10:
print("ten!")
else:
print("全局变量a,不等于10")
increment = add()
increment()
increment()
increment()
print_ten()
print("global a:",a)
"""
运算结果:
a: 11
a: 12
a: 13
ten!
global a:10
"""
- 闭包在爬虫以及web应用中都有很广泛的应用
- 闭包也是装饰器的基础
闭包实现不修改源码实现添加功能_装饰器的基础
用闭包实现不修改源码添加功能
python
# coding=utf-8
# 本次内容,是装饰器的基础
def outfunc(func):
def infunc(*args,**kwargs):
print("日志纪录 start...")
func(*args,**kwargs)
print("日志纪录 end...")
return infunc
def fun1():
print("使用功能1")
def fun2(a,b,c):
print("使用功能2",a,b,c)
print(id(fun1))
fun1 = outfunc(fun1)
print(id(fun1))
fun1()
fun2 = outfunc(fun2)
fun2(100,200,300)
map函数的使用
map()
函数接收两种参数,一是函数,一种是序列(可以传入多个序列),map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。
比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:
当然,不需要map()函数,也可以计算出结果,写一个循环,实现代码如下:
python
def f(x):
return x * x
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print(L)
【示例】map高阶函数的使用案例
python
def f(x):
return x * x
L=map(f,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(L))
【示例】map高阶函数的使用案例(用匿名函数)
python
L=map(lambda n:n*n,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(L))
【示例】map函数传入两个列表
python
def f2(x,y):
return x+y
L=map(f2,[1,2,3,4],[10,20,30])
print(list(L))
【示例】map函数传入两个列表(用匿名函数)
python
L=map(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],[10,20,30])
print(list(L))
reduce函数的使用
reduce位于functools
模块
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
【示例】reduce实现对一个序列求和
python
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
sum=reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
print(sum)
filter函数的使用
内置函数filter()
用于过滤序列。filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False, 决定保留还是丢弃该元素。
【示例】filter过滤列表,删掉偶数,只保留奇数
python
# 在一个list中,删掉偶数,只保留奇数
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
L=filter(is_odd, [1, 2, 4, 5])
print(list(L))
或者用匿名函数实现:
python
L=filter(lambda n:n%2==1, [1, 2, 4, 5])
print(list(L))
【示例】filter序列中的空字符串删掉
python
def not_empty(s):
return s and s.strip()
L=filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
print(list(L))
或者用匿名函数实现:
python
L=filter(lambda s:(s and s.strip()), ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
sorted排序和自定义对象的排序
sorted函数
排序算法,排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。
- 如果是数字,我们可以直接比较
- 如果是自定义对象呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定,对于两个元素x和y,如果认为x < y,则返回-1,如果认为x == y,则返回0,如果认为x > y,则返回1,这样,排序算法就不用关心具体的比较过程,而是根据比较结果直接排序。
【示例】sorted对list进行排序
python
sorter1 = sorted([1,3,6,-20,34])
print("升序排列:",sorter1)
sorted()
函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key
函数来实现自定义的排序
【示例】sorted函数接收一个key自定义排序
python
sorter1 = sorted([1,3,6,-20,34])
print("升序排列:",sorter1)
# sorted()函数也是高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序
sorter2 = sorted([1,3,6,-20,-70],key=abs)
print("自定义排序:",sorter2)
sorter2 = sorted([1,3,6,-20,-70],key=abs,reverse=True)
print("自定义反向排序:",sorter2)
# 4.2 字符串排序依照ASCII
sorter3 = sorted(["ABC","abc","D","d"])
print("字符串排序:",sorter3)
# 4.3 忽略大小写排序
sorter4 = sorted(["ABC","abc","D","d"],key=str.lower)
print("忽略字符串大小写排序:",sorter4)
# 4.4 要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True:
sorter5 = sorted(["ABC","abc","D","d"],key=str.lower,reverse=True)
print("忽略字符串大小写反向排序:",sorter5)
【示例】sorted对自定义对象的排序
python
from functools import cmp_to_key
class Student:
def __init__(self, age, name):
self.name = name
self.age = age
def custom_sorted(stu1,stu2):
if stu1.age < stu2.age:
return -1
if stu1.age > stu2.age:
return 1
return 0
stu1 = Student(41, 'aaa')
stu2 = Student(21, 'ccc')
stu3 = Student(31, 'bbb')
# student_list = sorted([stu1, stu2, stu3], key=lambda x: x.age)
student_list = sorted([stu1, stu2, stu3], key=cmp_to_key(custom_sorted))
for stu in student_list:
print('name:', stu.name, 'age:', stu.age)