Python函式式程式設計之高階函式

函式式程式設計，和物件導向程式設計一樣，是現在很流行的一種程式設計正規化。

函式式程式設計就是一種抽象程度很高的程式設計正規化，純粹的函式式程式語言編寫的函式沒有變數，因此，任意乙個函式，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函式我們稱之為沒有***。而允許使用變數的程式語言，由於函式內部的變數狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函式是有***的。由於python允許變數的存在，所以python不是純函式式程式設計。

函式式程式設計最大的特點就是將函式看作是一等公民，也就是和其他資料型別、資料結構一樣，函式也可以賦給乙個變數，作為引數、傳入其他函式，或者是作為其他函式的返回值。而將函式作為引數的函式我們稱之為高階函式。

>>> f = abs
>>> f(-10)
10>>> abs(-10)
10>>> abs = 10
>>> abs(-10)
traceback (most recent call last):
file "", line
1, in
abs(-10)
typeerror: 'int' object is not callable

從上面的**可以看出，函式實際上是乙個功能，任何乙個變數可以指向乙個函式，獲得這個功能；而函式名是什麼呢？函式名也是乙個變數，只是這個變數初始指向了這個函式，當然也可以將這個變數指向其他值（實際上當然不能這麼寫）；同時，乙個變數，當然也可以作為引數傳入函式啊，所以函式也可以作為引數傳入其他函式。

>>> 
deffun
(x,y,p):
print(p(x,y))
>>> fun(2,3,pow)
8

這就是乙個最簡單的將函式作為引數傳入引數的例子。在python中有許多內建的高階函式

map函式接收兩個引數，乙個func函式和乙個iterable物件。

func函式接收乙個引數，將func函式作用於iterable物件中的每乙個元素，並返回乙個map物件。

>>> 
deffun
(x):
return x + 3
>>> map(fun, range(10))
0x03234bd0>
>>> m = map(fun, range(10))
>>> isinstance(m,iterator)
true
>>> list(m)
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

從中可以看出，由於map物件也是乙個iterator，是乙個懶惰序列，可以用list函式列出所有值。使用map物件可以對iterable物件的每乙個值進行函式操作，可以代替平時需要使用迴圈完成的功能。

>>> 
from functools import reduce
>>> 
defadd
(x,y):
return x*10+y
>>> reduce(add,range(5))
1234

**map相當於對iterable中元素逐一操作（str也能逐字元操作），reduce則能夠將所有元素最終集成為乙個結果。**map/reduce配合使用可以實現一些強大的功能

>>> 
defstr2int
(s):
deffn
(x, y):
return x * 10 + y
defchar2num
(s):
return [s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
>>> str2int('12306')
12306

filter函式的作用是篩選某一串行中符合條件的序列，接收乙個func函式和乙個序列

>>> 
defis_palindrome
(n):
return str(n)==str(n)[::-1]
>>> output = filter(is_palindrome,range(1000))
>>> list(output)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]

filter函式的重點在於構造用於判別元素是否符合條件的func函式！filter功能很強大，譬如下面的**實現了乙個輸出素數的generator：

>>> 
def_odd_iter
(): n = 1
while
true:
n = n + 2
yield n
>>> 
def_div_fun
(n):
def_div_check_fun
(x):
return x % n > 0
return _div_check_fun
>>> 
defprimes
():yield
2 iter = _odd_iter()
while
true:
n = next(iter)
yield n
iter = filter(_div_fun(n), iter)#這裡用到了閉包
>>> p = primes()
>>> next(p)
2>>> next(p)
3>>> next(p)
5

生成了乙個懶惰計算的generator，然後就可以乙個乙個生成素數了！

sorted函式是乙個排序函式

>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'])
['credit', 'zoo', 'about', 'bob']

sorted經常會有許多其他排序需求，這些就可以寫乙個排序函式，寫入sorted函式的關鍵字引數key中

>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'credit', 'zoo']
>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], key=str.lower, reverse=true)
['zoo', 'credit', 'bob', 'about']
>>> 
deffun
(s):
return s[1].lower()
>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], key=fun, reverse=true)
['credit', 'bob', 'zoo', 'about']

上面的例子，想要通過元素的第二個字母對list進行排序，那麼傳入的key引數函式中就應該返回第二個字母。

從上面的例子可以看出，高階函式的抽象能力非常強大，能夠使得**保持簡潔！

（by mrhammer 2016-05-21 下午5點 @hohai rainy）

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