函数式编程介绍-Python版.docx

1. 函数式编程概述1.1. 什么是函数式编程？函数式编程使用一系列的函数解决问题。函数仅接受输入并产生输出，不包含任何能影响产生输出的内部状态。任何情况下，使用相同的参数调用函数始终能产生同样的结果。 在一个函数式的程序中，输入的数据“流过”一系列的函数，每一个函数根据它的输入产生输出。函数式风格避免编写有“边界效应”(side effects)的函数：修改内部状态，或者是其他无法反应在输出上的变化。完全没有边界效应的函数被称为“纯函数式的”(purely functional)。避免边界效应意味着不使用在程序运行时可变的数据结构，输出只依赖于输入。 可以认为函数式编程刚好站在了面 向对象编程的对立面。对象通常包含内部状态（字段），和许多能修改这些状态的函数，程序则由不断修改状态构成；函数式编程则极力避免状态改动，并通过在函 数间传递数据流进行工作。但这并不是说无法同时使用函数式编程和面向对象编程，事实上，复杂的系统一般会采用面向对象技术建模，但混合使用函数式风格还能 让你额外享受函数式风格的优点。 1.2. 为什么使用函数式编程？函数式的风格通常被认为有如下优点： 逻辑可证——这是一个学术上的优点：没有边界效应使得更容易从逻辑上证明程序是正确的（而不是通过测试）。模块化——函数式编程推崇简单原则，一个函数只做一件事情，将大的功能拆分成尽可能小的模块。小的函数更易于阅读和检查错误。组件化——小的函数更容易加以组合形成新的功能。易于调试——细化的、定义清晰的函数使得调试更加简单。当程序不正常运行时，每一个函数都是检查数据是否正确的接口，能更快速地排除没有问题的代码，定位到出现问题的地方。易于测试——不依赖于系统状态的函数无须在测试前构造测试桩，使得编写单元测试更加容易。更高的生产率——函数式编程产生的代码比其他技术更少（往往是其他技术的一半左右），并且更容易阅读和维护。1.3. 如何辨认函数式风格？支持函数式编程的语言通常具有如下特征，大量使用这些特征的代码即可被认为是函数式的： 函数是一等公民函数能作为参数传递，或者是作为返回值返回。这个特性使得模板方法模式非常易于编写，这也促使了这个模式被更频繁地使用。以一个简单的集合排序为例，假设lst是一个数集，并拥有一个排序方法sort需要将如何确定顺序作为参数。如果函数不能作为参数，那么lst的sort方法只能接受普通对象作为参数。这样一来我们需要首先定义一个接口，然后定义一个实现该接口的类，最后将该类的一个实例传给sort方法，由sort调用这个实例的compare方法，就像这样：#伪代码interface Comparator {????compare(o1, o2)}lst =list(range(5))lst.sort(Comparator() {????compare(o1, o2) {????????returno2 -o1 //逆序})可见，我们定义了一个新的接口、新的类型（这里是一个匿名类），并new了一个新的对象只为了调用一个方法。如果这个方法可以直接作为参数传递会怎样呢？看起来应该像这样：defcompare(o1, o2): ????returno2 -o1 #逆序lst =list(range(5)) lst.sort(compare)请注意，前一段代码已经使用了匿名类技巧从而省下了不少代码，但仍然不如直接传递函数简单、自然。匿名函数(lambda) lambda提供了快速编写简单函数的能力。对于偶尔为之的行为，lambda让你不再需要在编码时跳转到其他位置去编写函数。lambda表达式定义一个匿名的函数，如果这个函数仅在编码的位置使用到，你可以现场定义、直接使用：lst.sort(lambdao1, o2: pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：）封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环????iflst[i] 0:????????lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢？在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：lst2 = filter(