[python] 初探'函數式編程'

xcc3641 發布于2019-07-25 11:30 / 1622人閱讀

摘要：前言繼續向下看廖大教程，看到了函數式編程這一節，當時是覺得沒啥用直接跳過了，這次準備要仔細看一遍了，并記錄下一些心得。

前言

繼續向下看廖大教程，看到了函數式編程這一節，當時是覺得沒啥用直接跳過了，這次準備要仔細看一遍了，并記錄下一些心得。

函數式編程

上學期有上一門叫 "人工智能" 的課，老師強行要我們學了一個叫做 prolog 的語言，哇那感覺確實難受，思維方式完全和之前學過的不一樣，寫個漢諾塔想了半天，最后還是在網上找了段代碼修改一下(怕被老師發現抄襲)才寫出來，貼一段出來感受一下：

hanoi(N) :- dohanoi(N, "a", "b", "c").
dohanoi(0, _ , _ , _ )    :- !.
dohanoi(N, A, B, C)    :-
  N1 is N-1,
  dohanoi(N1, A, C, B),
  writeln([move, N, A-->C]), 
  dohanoi(N1, B, A, C).

當時是差不多弄懂了，主要是資料實在太少，debug 都無從談起，一遇上 bug 就 gg，我現在自己看也有點頭暈。不過據說 prolog 當年能和 Lisp 一爭高下，最近對 Lisp 也有點興趣，等弄完這些就去參拜一下這類函數式語言。

何謂函數式編程？廖大這里寫道：

函數式編程就是一種抽象程度很高的編程范式，純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由于函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。

可能看完還是有些不太理解，不急，先看完這幾個小節吧。

高階函數

在數學和計算機科學中，高階函數是至少滿足下列一個條件的函數:

接受一個或多個函數作為輸入

輸出一個函數

也就是說，把函數本身當成參數傳遞，或者返回一個函數。

例如，可以像普通賦值一樣將函數賦值給變量：

>>> min(1, 2)
1
>>> f = min
>>> f(1, 2)
1
>>> f

>>> min

也可以給函數賦值(代碼接上)：

>>> min = 10
>>> min(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: "int" object is not callable
>>> f(1, 2)
1
>>> min = f
>>> min(1, 2)
1

還可以傳參，例如，一個計算所有數字的和的函數：

>>> def add(a, b):
...     return a+b
...

>>> def mysum(f, *l):
...     a = 0
...     for i in l:
...             a = f(a, i)
...     return a
...
>>> mysum(add, 1, 2, 3)
6
>>> mysum(add, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
55

當然，將這個 f 換成乘法就是計算所有數字的乘積了。

再來看看 python 內置的一些高階函數，經常會用到。

map/reduce

記得上學期上云計算的課程時依稀有聽到過這個詞，不過這課很水，就沒怎么聽，在這里看到好像發現不太一樣？？

不過沒啥說的，簡單說一下每個函數的作用。

對于 map，其計算式可以看成這樣：

map(f, [x1, x2, ..., xn]) = [f(x1), f(x2), ..., f(xn)]

對于 reduce，其計算式可以看成這樣：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

廖大那里說得很清楚啦。

filter

filter 和 map 函數類似，接受一個函數和 iterable，返回也是一個 list，不過其功能是根據函數返回值是否為 True 來判斷是否保留該值。例如：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 結果: [1, 5, 9, 15]

sorted

sorted 函數同樣是一個高階函數，對參數 key 傳遞函數可以將需要排列的序列經過 key 函數處理后再進行排序，不過不會改變序列的值，例如：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

裝飾器(decorator)

匿名函數就不說了，以后用時再仔細看吧，裝飾器我記得之前看 flask 的時候都研究了好久，這次再來復習一下。

簡單裝飾器

首先是一個簡單的裝飾器，在每次調用函數前打印出日志：

import logging

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        func(*args, **kw)
    return wrapper

這就是一個極其簡單的裝飾器，如何使用它呢？我最先看到的用法是在需要裝飾的函數前添加@，但其實這是 Python 的一個語法糖，最原始的用法反而更能讓人理解，先定義一個函數 f：

def f():
    print("in function f")

f = log(f)

這樣定義了之后，我們再調用 f 函數：

>>> f()
WARNING:root:f is running
in function f

使用 @log 的結果與其一樣，其實@符號作為裝飾器的語法糖，與前面的賦值語句具有相同的功能，使代碼看起來更簡潔明了，避免再一次賦值操作，就像下面這樣：

@log
def f():
    print("in function f")

含參數的裝飾器

有時候我們還需要向裝飾器中傳入參數，例如，狀態，層次等信息，只需要在 wrapper 函數外再"包裹"一層函數，如下所示：

import logging

def log(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            logging.warn("%s is running at level %d" % (func.__name__, level))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log(2)
def f():
    print("in function f")
    
>>> f()
WARNING:root:f is running at level 2
in function f

進一步理解

為了再進一步理解裝飾器，我們可以打印出函數 f 的 name 屬性：

#對于不加裝飾器的 f，其 name 不變
>>> def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
"f"

#對于添加裝飾器的函數，其 name 改變了
>>> @log
... def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
"wrapper"

聯系到最前面的裝飾器賦值語句，就可以大致明白發生了什么：f = log(f) 使得 f 指向修改為 log(f) 的返回值，即 wrapper 函數。每次運行原函數 f 時，則會調用 wrapper 函數，在我們這個例子中，則是先打印日志，然后運行原函數 f。

不過這樣有一個問題，這樣使得原函數 f 的元信息被替換了，關于 f 的許多信息消失不見，這是很難令人接受的，不過好在我們有 functools 模塊，修改函數為：

import functools
import logging

def log(func):
    functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        func(*args, **kw)
    return wrapper

>>> @log
... def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
"f"

另外，還可以對同一個函數添加多個裝飾器：

@a
@b
@c
def f ():


# 等價于

f = a(b(c(f)))

總結

關于函數式編程我也不是很了解，這里只是大概了解了一下其概念吧，平時肯定還是使用命令式編程用得多。不過有語言是純函數式語言，例如 Haskell 或 Lisp，學習它們會使得人打開一種新思路。

以上~

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