函数式编程

二、map/reduce

1.了解map/reduce的概念

reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

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

reduce实现:

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

sum(),没必要动用reduce[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579reduce就可以派上用场:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

str2int的函数就是:

from functools import reduce

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成:

from functools import reduce

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码!

2.编写str2float函数,把字符创转换为浮点数

利用mapreduce编写一个str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点数123.456

def str2float(s):
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    Ln = s.split('.')
    m = reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, Ln[0]))
   ###reversed()将小数部分反转,得到正常相加的结果
    n = reduce(lambda x, y: x * 0.1 + y, map(char2num, reversed(Ln[1])))
    return m + n * 0.1
    # print(Ln ,m + n * 0.1)
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
print(123.456==str2float('123.456'))

三、filter

回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如 12321909。请利用 filter()

滤掉非回数:

def is_palindrome(n): # 判断是否为回数
    return n == int(str(n)[::-1]) # [::-1]倒序取序列中的元素

output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print(list(output))

四、返回函数

f()才执行。我们来看一个例子:

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中,每次循环,都创建了一个新的函数,然后,把创建的3个函数都返回了。

f1()f2()f3()结果应该是149,但实际结果是:

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

9!原因就在于返回的函数引用了变量i,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时,它们所引用的变量i已经变成了3,因此最终结果为9

返回闭包时牢记的一点就是:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

如果一定要引用循环变量怎么办?方法是再创建一个函数,用该函数的参数绑定循环变量当前的值,无论该循环变量后续如何更改,已绑定到函数参数的值不变:

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
    return fs

再看看结果:

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。