python基础—函数式编程

函数式编程

　　1.不可变数据

　　2.第一类对象

　　3.尾调用优化（尾递归）　

1.高阶函数

 满足两个条件任意一个为高阶函数：

　　1.函数的传入参数是一个函数名

　　2.函数的返回值是一个函数

#非函数式
a = 1
def test():
    global a
    a += 1
    return a
test()
print(a)

#函数式
n=1
def test1():
    return n+1
print(test1())

把函数当作参数传给另一个函数

def foo(n):
    print(n)
def bar(name):
    print('My name is %s'%name)

foo(bar('alex'))

My name is alex
None

返回值中包含函数

def foo():
    print('from foo')
    return bar
def bar():
    print('from bar')

foo()()

from foo
from bar

def foo():
    print('from foo')
    return foo
foo()()

from foo
from foo

2.尾调用

　　在函数的最后一步调用另外一个函数（最后一行不一定是函数的最后一步）

　　尾调用的关键在于函数的最后一步调用别的函数，根据函数即变量的定义，定义a函数，b内调用函数c,在内存中形成一个调用记录，又称为调用栈，

用于保存调用位置以及变量信息，即a->b->c,直到c返回结果给b,c的调用记录才会消失，b返回a,b的调用结果消失，a返回结果，a的调用记录消失，所有的调用

记录都是“”先进后出”，形成一个‘’调用栈‘’。

 

3.map函数

处理序列中每个元素，得到的结果是一个“列表”，该“列表”元素个数及位置与原来一样

num = [1,2,3,4]
def add(x):
    return x+1

def map_test(func,array):
    ret = []
    for i in array:
        res = func(i)
        ret.append(res)
    return ret
print(map_test(add,num))

[2, 3, 4, 5]

配合匿名函数

num = [1,2,3,4]
def map_test(func,array):
    ret = []
    for i in array:
        res = func(i)
        ret.append(res)
    return ret
print(map_test(lambda x:x+1,num))

num = [1,2,3,4]
def add(x):
    return x+1
msg='xiaob'
print(list(map(lambda x:x+1,num)))
print(tuple(map(lambda x:x.upper(),msg)))
print(list(map(add,num)))

[2, 3, 4, 5]
('X', 'I', 'A', 'O', 'B')
[2, 3, 4, 5]

filter函数

遍历序列中每个元素，判断每个元素得到一个布尔值，如果是True则留下来

movie_people = ['alex_sb', 'wupeiqi_sb', 'linhaifeng', 'yuanhao_sb']

def sb_show(n):
    return n.endswith('sb')

def filter_test(func, array):
    ret = []
    for p in array:
        if not func(p):
            ret.append(p)
    return ret

res = filter_test(sb_show, movie_people)
print(res)

['linhaifeng']

 

def sb_show(n):
    return n.endswith('sb')

res=filter(sb_show,movie_people)
print(list(res))
res = filter(lambda n:not n.endswith('sb'),movie_people)
print(list(res))
print(list(filter(lambda n:not n.endswith('sb'),movie_people)))

['alex_sb', 'wupeiqi_sb', 'yuanhao_sb']
['linhaifeng']
['linhaifeng']

 

people = [{'name':'alex','age':1000,
           'name':'seven','age':1000,
           'name':'Christian','age':18}
          ]
print(list(filter(lambda x:x['age']<=18,people)))

[{'name': 'Christian', 'age': 18}]

 

reduce
处理一个序列，然后把序列进行合并

num = [1,2,3,10]
def multi(x,y):
    return x*y
def reduce_test(func,array,init=None):
    if init is None:
        res = array.pop(0)
    else:
        res = init
    for i in array:
        res = func(res,i)
    return res

print(reduce_test(multi,num,10))

600

 

from functools import reduce
num = [1,2,3,10]
print(reduce(lambda x,y:x*y,num,2))

120