Python函数式编程之面向过程面向对象及函数式简析

Python 函数式编程

Python 不是纯粹的函数式语言,但你可以使用 Python 进行函数式编程

典型的听君一席话,如听一席话,说白了就是 Python 具备函数式编程的特性,

so,可以借用函数式语言的设计模式和编程技术,把代码写成函数式编程的样子

一般此时我会吹嘘一下,函数式代码比较简洁和优雅~

好了,已经吹嘘完了。

以上内容都属于讲道理的范围,那在 Python 中有哪些适合函数式编程的技能点

又有哪些不适的点呢?

下述 2 点先有个印象就行

  • 优点:生成器表达式,这个后面咱会反复提及,具备很多高阶函数,例如 reducemapfilter 三巨头。
  • 缺点:没有无限递归等~

如果你去百度 “什么是函数式编程”,很多地方会给出答案

函数式编程:允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数。

有道理!

其实函数式编程就是在函数中定义表达式和实现表达式的求职,说白了就是用函数落地你的代码。

看起来好像是废话,它还有一个补充的说明,在函数式编程中要避免状态变化和使用可变对象。

其中避免状态变化 重点要关注赋值语句以及它如何改变状态,因此你在函数式编程中,不会看到 globalnolocal 等内容。

同一案例的不同写法,展示函数式编程

概念与原理都是比较抽象的,咱还是少说概念,这个留到未来你自己总结就好,直接展示源码差异。

计算 1~100 内,计算 5 与 7 的倍数之和

面向过程的写法

count = 0
for num in range(1, 101):
    if num % 5 == 0 or num % 7 == 0:
        count += num

print(count)

在面向过程的写法中,逻辑都是从上向下进行运行的,例如 num 从 1 数到 100,如果对 5 或者对 7 取余等于 0,那表示可以整除,然后将 count 与对应的 num 相加,得到最后的余数。

这种思路是纯面向过程的写法,一般我们学习编程时,首先学会的就是该类写法。

面向对象的写法

该类写法有两种,一种是使用 Python 内置的列表实现,一种是自己声明一个类来实现。

第一种写法:

count = list()
for num in range(1, 101):
    if num % 5 == 0 or num % 7 == 0:
        count.append(num)

print(sum(count))

在上述写法中,变量 count 声明一个 list,即列表对象,但是整理看起来还是有些过程式编程语言的影子。

例如最后的 sum(count) 的使用就有些奇怪,看不出来面向对象的影子。

接下来,咱们创建一个自定义的类,进行逻辑实现。

class My_List_Sum(list):
    def sum(self):
        count = 0
        for n in self:
            count += n

        return count


count = My_List_Sum()
for num in range(1, 101):
    if num % 5 == 0 or num % 7 == 0:
        count.append(num)

print(count.sum())

上述代码,我们自行实现了一个 My_List_Sum 类,让它继承自 list,此时你应该明白,list 就是一个类名,然后在类的内部实现了 sum 方法,再调用该对象的 sum 方法,完美的应用了面向对象的写法。

接下来进入正题,函数式编程的落地实现

在正式编写前,需要回忆一些基础知识,例如 lambda 表达式以及列表相加。

判断一个数字是 5 或者 7 的倍数, lambda 写法如下:

multiple = lambda x: x % 5 == 0 or x % 7 == 0
a = multiple(3) # False
b = multiple(5) # True
c = multiple(7) # False
print(a, b, c)

列表相加代码如下:

print([1]+[2]) # [1,2]

有了上述内容,可以编写一个递归函数,实现对应的逻辑,代码的说明已经添加到注释中。

def tool(n: int, end: int, filter_func) -> list:
    """返回一个筛选之后的列表
    :param n: 起始值
    :param end: 终止值
    :param filter_func: 判断表达式
    """
    # 如果到达上限,直接返回空列表
    if n == end: return []
    # 如果满足过滤条件,返回该值与下一个值组成的列表
    if filter_func(n):
        return [n] + tool(n + 1, end, filter_func)
    else:
        # 不满足过滤条件,直接返回下一个值
        return tool(n + 1, end, filter_func)


# 测试代码
ret = tool(1, 101, lambda x: x % 5 == 0 or x % 7 == 0)
print(ret)
print(sum(ret))

上述代码即为求和的函数式实现,其中部分逻辑如下:

  1. 给定初始值与上限值,当迭代的值等于上限值时,返回空列表,即运行结束;
  2. 传入一个判断条件,本案例中为一个 lambda 表达式,用于判断 5 和 7 的倍数;
  3. 当满足条件时,进行的是相加+迭代工作,当不满足条件时,直接进入下一次迭代。

当然还有一种函数式编程的写法,代码如下:

print(sum(n for n in range(1, 101) if n % 5 == 0 or n % 7 == 0))

这里用到的生成器后文会进行说明。

Python 函数式编程的特点

在 Python 中,函数即对象,例如声明一个函数之后,你可以调用其属性。

下述代码展示的即为函数对象的属性,其余内容可以自行再做测试。

def my_func(var1, var2, **kw):
    return var1 + var2


print(type(my_func))  # <class 'function'>
print(my_func.__code__)
print(my_func.__dict__)
print(my_func.__code__.co_code)
print(my_func.__code__.co_filename)
print(my_func.__code__.co_argcount)

函数式编程之所以高效,其中一个很重要的原因就是延迟计算,也叫做惰性求值,这些在后面都将逐步展开,现在依旧是接收一下印象概念。

正是因为函数即对象,所有才有本文开篇那段对函数式编程的定义。

函数可以使用其它函数作为参数,或者返回另一个函数,所以在实际编码过程中,我们将会把函数转换成其它代码中的 “对象”,从而实现函数式编程。

接下来咱们要接触一下 Python 中的纯函数概念以及应用。

纯函数

纯函数是一个概念,也就是让函数不会对函数外作用域产生影响,即作用域为本地。

说简单点,就是在函数内部避免赋值操作,当然类似 global 等关键字也避免使用。

针对此,lambda 表达式就是纯函数。

首先查看一个纯函数的例子:

def my_func(num: int) -> int:
    return num * 100

上述代码中函数的返回值仅与 num 有关,满足下面两个条件:

  1. 没有改变全局变量;
  2. 没有更新可变数据结构,例如列表,字典。

接触完毕纯函数概念之后,下面了解一下函数作为对象的落地应用。

在 Python 中声明一个类,默认会携带部分内置的方法,例如:

from typing import Callable


# 声明一个类,该类无意义,仅测试使用
class Ext:
    # 传入的函数,可携带1~2个参数
    def __init__(self, test_demo: Callable[[int], int]) -> None:
        self.func = test_demo

    # 返回结果扩大2倍
    def __call__(self, arg: int) -> int:
        return self.func(arg) * 2


def one_func(var):
    return var + 1


def two_func(var):
    return var * 3


def three_func(var):
    return var


a = Ext(one_func)
print(a(3))  # 8

b = Ext(two_func)
print(b(3))  # 18

c = Ext(three_func)
print(c(3))  # 6

上述代码使用了一个新的模块 typing,该模块是 Python 3.5 之后新增的模块,主要为 Python 提供静态类型的检查 。

本案例中导入的是回调函数 Callable,格式如下:

Callable[[Arg1Type, Arg2Type],ReturnType]

其中内部中括号 Arg1Type 是参数类型,ReturnType 为返回值类型。

上述三个函数的签名都与 Callable 定义的一致,所以都可以作为 test_demo 参数的值去传递。

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