Python學習筆記之 函式式程式設計

2021-07-23 04:10:26 字數 3897 閱讀 5908

函式式程式設計的乙個特點就是，允許把函式本身作為引數傳入另乙個函式，還允許返回乙個函式。

變數可以指向函式

>>> f = abs


>>> f(-10)


10
函式名也是變數

>>> abs = 10


>>> abs(-10)


traceback (most recent call last):


file "", line 1, in typeerror: 'int' object is not callable
傳入函式

乙個函式可以接收另乙個函式作為引數，這種函式就稱之為高階函式。

def add(x, y, f):


return f(x) + f(y)
接收兩個引數，乙個是函式，乙個是序列，map將傳入的函式依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的list返回。

>>> def f(x):


... return x * x


...>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])


[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])


['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
把乙個函式作用在乙個序列[x1, x2, x3...]上，這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下乙個元素做累積計算。

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


>>> def add(x, y):


... return x + y


...>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])


25
接受乙個函式和乙個序列，將傳入的函式作用於每乙個元素，然後根據返回值是true還是false，決定是否保留該元素。

def is_odd(n):


return n % 2 == 1


filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])


# 結果: [1, 5, 9, 15]
接收乙個比較函式來實現自定義的排序。

def reversed_cmp(x, y):


if x > y:


return -1


if x < y:


return 1


return 0


>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)


[36, 21, 12, 9, 5]
函式作為返回值

def lazy_sum(*args):


def sum():


ax = 0


for n in args:


ax = ax + n


return ax


return sum


當呼叫lazy_sum()時，返回的並不是求和結果，而是求和函式：


>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)


>>> f


呼叫函式f時，才真正計算求和的結果：


>>> f()


25
關鍵字lambda表示匿名函式，冒號前面的x表示函式引數。

匿名函式只能有乙個表示式，不用寫return，返回值就是該表示式的結果。

函式沒有名字，不必擔心函式名衝突。此外，匿名函式也是乙個函式物件，也可以把匿名函式賦值給乙個變數。

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])


[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


>>> f = lambda x: x * x


>>> f


at 0x10453d7d0>


>>> f(5)


25
在**執行期間動態增加功能的方式，稱之為「裝飾器」（decorator）。本質上，decorator就是乙個返回函式的高階函式。

ps：函式物件有乙個__name__屬性，可以拿到函式的名字(f.__name__)。

def log(func):


print 'call %s():' % func.__name__


return func(*args, **kw)


@log


def now():


print '2013-12-25'


>>> now()


call now():


2013-12-25


相當於now=log(now)
如果decorator本身需要傳入引數，再套一層定義即可。

def log(text):


def decorator(func):


print '%s %s():' % (text, func.__name__)


return func(*args, **kw)


return decorator


@log('execute')


def now():


print '2013-12-25'


>>> now()


execute now():


2013-12-25


相當於now=log('execute')(now)
返回函式的名字是最內層的，所以當前函式的名字會出錯。python內建的functools.wraps能過實現命名，在最內層的函式外加上@functools.wraps(func)即可。

import functools


def log(func):


@functools.wraps(func)


print 'call %s():' % func.__name__


return func(*args, **kw)


#帶引數的decorator


import functools


def log(text):


def decorator(func):


@functools.wraps(func)


print '%s %s():' % (text, func.__name__)


return func(*args, **kw)


return decorator
int()函式提供額外的base引數，預設值為10。如果傳入base引數，就可以做n進製的轉換。

int('12345', base=8)
那如果想要乙個轉二進位制的函式int2()呢？functools.partial可以幫助我們建立乙個偏函式，不需要我們自己定義int2()。

>>> import functools


>>> int2 = functools.partial(int, base=2)


>>> int2('1000000')


64>>> int2('1010101')


85
簡單總結functools.partial的作用就是，把乙個函式的某些引數給固定住（也就是設定預設值），返回乙個新的函式。建立偏函式時，實際上可以接收函式物件、*args和**kw這3個引數。

廖雪峰Python教程學習筆記4 函式式程式設計

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，其乙個特點是允許把函式本身作為引數傳入另乙個函式，還允許返回乙個函式！把函式作為引數傳入，這樣的函式稱為高階函式，函式式程式設計就是指這種高度抽象的程式設計正規化。既然變數可以指向函式，函式的引數能接收變數，那麼乙個函式就可以接收另乙個函式作為引數...

python學習筆記之函式式程式設計

把運算過程寫成函式巢狀呼叫的表示式 例如數學表示式 1 2 3 4 面向過程 a 1 2 b a 3 c b 4 函式式 result subtract multiply add 1,2 3 4 add 1,2 multiply 3 subtract 4 merge 1,2 3,4 sort sea...

python學習之dedecms exp編寫

針對織夢5.7 sp1遠端檔案包含getshell exp編寫，漏洞分析請檢視網上分析，不再贅述。exp coding utf 8 import requests import time def dada url url index url install index.php khtml,like ...