Python之函数式编程

一、高阶函数

1.map：

用法：map(函数对象，序列)

作用：将序列内每一个对象作用与函数的参数并生成一个新的序列返回

例子：将列表中的名字首字母大写 其余字母小写放入列表中

def OrderName(name):
    g = lambda Newname:Newname[0].upper() + Newname[1:].lower()
    return g(name)

lst = [‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘]
print map(OrderName, lst)

2.reduce:

用法：reduce(函数对象，序列）

作用：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)

例子：Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积。

def prod(lst):
    return reduce(lambda x, y: x*y, lst)


lst = [1,2,3,4,5,6]
print prod(lst)

3.filter

用法：filter(函数对象，序列）

作用：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(保留)还是False决定保留还是丢弃该元素。相当于一个筛选。

例子：使用filter（）筛除 1~100 的素数

def mDel(num):
    if num == 1:
        return True
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            return True
    return False


print filter(mDel, range(1, 101))

## 考虑 1 不是 素数 也不是合数 所以应该保留 1 ##

4.sorted

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，但如果是字符串或者两个dict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。

也可以在 使用 sorted(序列，自定义比较函数) 来拟定自己的规则进行比较并得出比较结果。

例子：不分大小写比较一组姓名(由于直接比较会导致ASCII码在后的小写字母判断比大写字母值小)

def myCmp(s1, s2):
    u1 = s1.upper()
    u2 = s2.upper()
    if u1 > u2:
        return 1
    elif u1 == u2:
        return 0
    elif u1 < u2:
        return -1


lst = [‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘]
print sorted(lst, myCmp)

二、返回函数

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

调用lazy_sum不会立即返回计算的值，而是返回sum函数对象

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>

再次调用 f 才会真正返回求和的值

>>> f()
25

在这个例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。

返回闭包时牢记的一点就是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

三、匿名函数

匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

四、装饰器

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386819879946007bbf6ad052463ab18034f0254bf355000

五、偏函数

使用functools里的partial建立偏函数

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2(‘1000000‘)
64
>>> int2(‘1010101‘)
85

functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。