【30天玩转python】函数式编程

函数式编程

函数式编程（Functional Programming，简称 FP）是一种编程范式，主要特征是使用函数进行计算，避免可变状态和数据副作用。Python 虽然是一门多范式编程语言，但它支持许多函数式编程的特性，比如高阶函数、匿名函数（lambda）、闭包、递归等。

1. 高阶函数

高阶函数是指可以接受其他函数作为参数或返回一个函数的函数。在 Python 中，函数可以像变量一样被传递和返回。

1.1 函数作为参数

Python 的函数可以作为参数传递给其他函数，这使得代码更加灵活和简洁。

示例：函数作为参数

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def apply_func(func, value):
    return func(value)

def square(x):
    return x * x

result = apply_func(square, 5)
print(result)  # 输出: 25

在这个例子中，apply_func 接受了 square 作为参数，并应用于值 5，返回结果 25。

1.2 返回函数

函数也可以作为返回值，Python 中可以定义一个函数返回另一个函数，形成函数工厂模式。

示例：返回函数

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def power(exponent):
    def inner(base):
        return base ** exponent
    return inner

square = power(2)
cube = power(3)

print(square(4))  # 输出: 16
print(cube(2))    # 输出: 8

在这个示例中，power 函数返回了一个根据 exponent 不同的函数，可以生成平方、立方等函数。

2. 匿名函数（lambda）

匿名函数是在定义时不需要命名的函数，通常用于实现一些简单的功能。Python 使用 lambda 关键字创建匿名函数。

2.1 使用 lambda 表达式

lambda 表达式的语法是 lambda 参数: 返回值，适合编写简短的函数。

示例：使用 lambda 表达式

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square = lambda x: x * x
print(square(5))  # 输出: 25

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4))  # 输出: 7

2.2 与高阶函数结合

lambda 通常与高阶函数一起使用，比如 map()、filter() 和 reduce()。

示例：与高阶函数结合

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

filtered = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(filtered)  # 输出: [2, 4]

3. 闭包

闭包是指在一个函数内部定义的函数可以引用外部函数的变量，并且这些变量在函数外部依然可以被访问。闭包使得函数的行为依赖于外部环境。

3.1 闭包示例

示例：闭包

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def outer_func(message):
    def inner_func():
        print(message)
    return inner_func

closure = outer_func("Hello, World!")
closure()  # 输出: Hello, World!

在这个例子中，inner_func 引用了外部函数 outer_func 的变量 message，即使 outer_func 已经结束执行，message 依然能够被访问。

4. 递归

递归是函数调用自身的一种编程技术。通常递归函数包含一个基准情况（结束条件），以防止无限递归。

4.1 递归示例

示例：递归实现阶乘

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def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))  # 输出: 120

在这个例子中，factorial 函数通过递归调用自身计算阶乘。

5. 常用的函数式编程函数

Python 提供了一些常用的内置函数，专门用于函数式编程风格，如 map()、filter() 和 reduce()。

5.1 map() 函数

map() 函数会将指定的函数应用于可迭代对象的每个元素，并返回一个迭代器。

示例：使用 map()

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x * x, numbers))
print(squared)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

5.2 filter() 函数

filter() 函数用于过滤可迭代对象中的元素，返回符合条件的元素。

示例：使用 filter()

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # 输出: [2, 4]

5.3 reduce() 函数

reduce() 函数来自 functools 模块，它将一个二元函数应用于可迭代对象的所有元素，并累积结果。

示例：使用 reduce()

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from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # 输出: 120

6. 函数柯里化（Currying）

柯里化是一种将多参数函数转换为一系列单参数函数的技术。通过柯里化，可以延迟参数传递，并在不同的时间传递部分参数。

示例：函数柯里化

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def curried_add(x):
    def add_y(y):
        return x + y
    return add_y

add_5 = curried_add(5)
print(add_5(3))  # 输出: 8

在这个例子中，curried_add 函数将 x 固定下来，并返回一个新的函数 add_y，该函数接受另一个参数 y 并返回两者之和。

7. 不可变性

在函数式编程中，不可变性是一个重要的概念。不可变对象在创建后不能被修改，保证了程序的状态不会因为意外的更改而发生变化。虽然 Python 中的大多数数据类型是可变的，但元组、字符串等是不可变的，可以用于函数式编程中的数据处理。

示例：使用不可变对象

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immutable_tuple = (1, 2, 3)
# immutable_tuple[0] = 5  # 会抛出错误，因为元组是不可变的

8. 小结

函数式编程提供了一种简洁、高效的编程风格。通过高阶函数、lambda 表达式、闭包和递归，开发者可以编写更具模块化、可读性和可维护性的代码。虽然 Python 并不是纯粹的函数式编程语言，但它提供了足够的支持，使得我们能够在实际项目中采用这种编程风格。