​​​​​​​Python 入門學習之函數語言程式設計

前言

本文對 Python 中的函數語言程式設計技術進行了簡單的入門介紹。

在 Python 中，函數是「頭等公民」（first-class）。也就是說，函數與其他資料型別（如 int）處於平等地位。

因而，我們可以將函數賦值給變數，也可以將其作為引數傳入其他函數，將它們儲存在其他資料結構（如 dicts）中，並將它們作為其他函數的返回值。

把函數作為物件

由於其他資料型別（如 string、list 和 int）都是物件，那麼函數也是 Python 中的物件。我們來看範例函數 foo，它將自己的名稱列印出來：

def foo():
   print("foo")

由於函數是物件，因此我們可以將函數 foo 賦值給任意變數，然後呼叫該變數。

例如，我們可以將函數賦值給變數 bar：

bar = foo
bar()
#will print "foo" to the console

語句 bar = foo 將函數 foo 參照的物件賦值給變數 bar。

把物件作為函數

當物件可呼叫時（callable），它們與函數一樣，如 object()。這是通過 call 方法實現的。

範例如下：

class Greeter:
   def __init__(self, greeting):
      self.greeting = greeting
   def __call__(self, name):
      return self.greeting + " " + name

每一次設定 Greeter 類的物件時，我們都會建立一個新的物件，即打招呼時可以喊的新名字。

如下所示：

morning = Greeter("good morning") #creates the callable object
morning("john") # calling the object
#prints "good morning john" to the console

我們可以呼叫 morning 物件的原因在於，我們已經在類定義中使用了 call 方法。為了檢查物件是否可呼叫，我們使用內建函數 callable：

callable(morning) #true
callable(145) #false. int is not callable. 

資料結構內的函數

函數和其他物件一樣，可以儲存在資料結構內部。例如，我們可以建立 int to func 的字典。當 int 是待執行步驟的簡寫時，這就會派上用場。

# store in dictionary
mapping = {
   0 : foo,
   1 : bar
}
x = input() #get integer value from user
mapping[x]() #call the func returned by dictionary access

類似地，函數也可以儲存在多種其他資料結構中。

把函數作為引數和返回值

函數還可以作為其他函數的引數和返回值。接受函數作為輸入或返回函數的函數叫做高階函數，它是函數語言程式設計的重要組成部分。

高階函數具備強大的能力。就像《Eloquent JavaScript》中解釋的那樣：

「高階函數允許我們對動作執行抽象，而不只是抽象數值。」

我們來看一個例子。假設我們想對一個專案列表（list of items）執行迭代，並將其順序列印出來。我們可以輕鬆構建一個 iterate 函數：

def iterate(list_of_items):
    for item in list_of_items:
        print(item)

看起來很酷吧，但這只不過是一級抽象而已。如果我們想在對列表執行迭代時進行列印以外的其他操作要怎麼做呢？

這就是高階函數存在的意義。我們可以建立函數 iterate_custom，待執行迭代的列表和要對每個項應用的函數都是 iterate_custom 函數的輸入：

def iterate_custom(list_of_items, custom_func):
   for item in list_of_items:
        custom_func(item)

這看起來微不足道，但其實非常強大。

我們已經把抽象的級別提高了一層，使程式碼具備更強的可重用性。現在，我們不僅可以在列印列表時呼叫該函數，還可以對涉及序列迭代的列表執行任意操作。

函數還能被返回，從而使事情變得更加簡單。就像我們在 dict 中儲存函數一樣，我們還可以將函數作為控制語句，來決定適合的函數。

例如：

def add(x, y):
    return x + y
def sub(x, y):
    return x - y
def mult(x, y):
    return x * y
def calculator(opcode):
    if opcode == 1:
       return add
    elif opcode == 2:
       return sub
    else:
       return mult 
my_calc = calculator(2) #my calc is a subtractor
my_calc(5, 4) #returns 5 - 4 = 1 
my_calc = calculator(9) #my calc is now a multiplier
my_calc(5, 4) #returns 5 x 4 = 20. 

巢狀函數

函數還可以在其他函數內部，這就是「內部函數」。內部函數在建立輔助函數時非常有用，輔助函數即作為子模組來支援主函數的小型可重用函數。

在問題需要特定函數定義（引數型別或順序）時，我們可以使用輔助函數。這種不遵循傳統做法的操作使得解決問題變得更加簡單。

假設你想定義一個斐波那契函數 fib(n)，該函數只有一個引數 n，我們必須返回第 n 個斐波那契數。

定義此類函數的一種可行方式是：使用輔助函數來追蹤斐波那契數列的前兩個項（因為斐波那契數是前兩個數之和）。

def fib(n):
    def fib_helper(fk1, fk, k):
        if n == k:
           return fk
        else:
           return fib_helper(fk, fk1+fk, k+1)
    if n <= 1:
       return n
    else:
       return fib_helper(0, 1, 1)

將該計算從函數主體移到函數引數，這具備非常強大的力量。因為它減少了遞迴方法中可能出現的冗餘計算。

單表示式函數（Lambda 表示式）

如果我們想在未給函數命名之前寫一個函數要怎麼做？如果我們想寫一個簡短的單行函數（如上述範例中的函數 foo 或 mult）要怎麼做？

我們可以在 Python 中使用 lambda 關鍵字來定義此類函數。

範例如下：

mult = lambda x, y: x * y
mult(1, 2) #returns 2

該 mult 函數的行為與使用傳統 def 關鍵字定義函數的行為相同。

注意：lambda 函數必須為單行，且不能包含程式設計師寫的返回語句。

事實上，它們通常具備隱式的返回語句（在上面的範例中，函數想表達 return x * y，不過我們省略了 lambda 函數中的顯式返回語句）。

lambda 函數更加強大和精準，因為我們還可以構建匿名函數（即沒有名稱的函數）：

(lambda x, y: x * y)(9, 10) #returns 90

當我們只需要一次性使用某函數時，這種方法非常方便。例如，當我們想填充字典時：

import collections
pre_fill = collections.defaultdict(lambda: (0, 0))
#all dictionary keys and values are set to 0

接下來我們來看 Map、Filter 和 Reduce，以更多地瞭解 lambda。

Map、Filter 和 Reduce

Map

map 函數基於指定過程（函數）將輸入集轉換為另一個集合。這類似於上文提到的 iterate_custom 函數。

例如：

def multiply_by_four(x):
    return x * 4
scores = [3, 6, 8, 3, 5, 7]
modified_scores = list(map(multiply_by_four, scores))
#modified scores is now [12, 24, 32, 12, 20, 28]

在 Python 3 中，map 函數返回的 map 物件可被型別轉換為 list，以方便使用。現在，我們無需顯式地定義 multiply_by_four 函數，而是定義 lambda 表示式：

modified_scores = list(map(lambda x: 4 * x, scores))

當我們想對集合內的所有值執行某項操作時，map 函數很有用。

Filter

就像名稱所顯示的那樣，filter 函數可以幫助篩除不想要的項。例如，我們想要去除 scores 中的奇數，那麼我們可以使用 filter：

even_scores = list(filter(lambda x: True if (x % 2 == 0) else False, scores))
#even_scores = [6, 8]

由於提供給 filter 的函數是逐個決定是否接受每一個項的，因此該函數必須返回 bool 值，且該函數必須是一元函數（即只使用一個輸入引數）。

Reduce

reduce 函數用於「總結」或「概述」資料集。例如，如果我們想要計算所有分數的總和，就可以使用 reduce：

sum_scores = reduce((lambda x, y: x + y), scores)
#sum_scores = 32

這要比寫回圈語句簡單多了。注意：提供給 reduce 的函數需要兩個引數：一個表示正在接受檢查的項，另一個表示所用運算的累積結果。

到此這篇關於Python 入門學習之函數語言程式設計的文章就介紹到這了,更多相關Python 函數語言程式設計 內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！