Python基础教程（第3版）- 课件 第7章 函数式编程

Python程序设计授课教师：第7章函数式编程课程描述函数式编程是一种典范。本章首先对函数式编程的基本概念进行介绍，然后介绍Python语言是如何实现函数式编程的。本章知识点7.1函数式编程概述7.2Python函数式编程常用的函数7.3闭包函数7.4迭代器和生成器7.1函数式编程概述7.1.1函数式编程的概念7.1.2函数式编程的优点7.1.1函数式编程的概念函数式编程是一种编程的基本风格，也就是构建程序的结构和元素的方式。函数式编程将计算过程看作是数学函数，也就是可以使用表达式编程。在函数的代码中，函数的返回值只依赖传入函数的参数，因此使用相同的参数调用函数2次，会得到相同的结果。1．头等函数（First-classfunction）如果一个编程语言把函数视为头等函数，则可以称其拥有头等函数。拥有头等函数的编程语言可以将函数作为其他函数的参数，也可以将函数作为作为其他函数的返回值。可以把函数赋值给变量或存储在元组、列表、字典、集合等数据结构中。在拥有头等函数的编程语言中，函数名没有任何特殊的状态，而是将函数看作是function类型的二进制类型。2．高阶函数（Higher-orderfunction）高阶函数是头等函数的一种实践，它是可以将其他函数作为参数或返回结果的函数。例如，定义一个高阶函数map()，有2个参数，一个是函数func()，一个是列表list，map()函数将list里面的所有元素应用函数func()，并将处理结果组成一个列表list1，最后将list1作为map()函数的返回结果。3．纯函数纯函数具有如下特性：纯函数与外界交换数据只有唯一渠道——参数和返回值。纯函数不操作全局变量，没有状态、无I/O操作，不改变传入的任何参数的值。理想情况下，不会给他传入任何外部数据。很容易把一个纯函数移植到一个新的运行环境，最多只需要修改类型定义即可。纯函数具有引用透明性（ReferentialTransparency）。也就是说，对于同一个输入值，它一定得到相同的输出值，而与在什么时候、在什么情况下执行该函数无关。7.1.2函数式编程的优点1．便于进行单元测试2．便于调试3．适合并行执行7.2Python函数式编程常用的函数7.2.1lambda表达式7.2.2map()函数7.2.3filter()函数7.2.4reduce()函数7.2.5zip()函数7.2.6普通编程方式与函数式编程的对比7.2.1lambda表达式lambda函数也是一种匿名函数，是从数学里的λ演算得名的。λ演算可以用来定义什么是一个可计算函数。匿名函数并非没有名字，而是将函数名作为函数结果返回。1．lambda函数Python的lambda表达式的函数体只能有唯一的一条语句，也就是返回值表达式语句。其语法如下：返回函数名=lambda参数列表:函数返回值表达式语句例如，下面的lambda表达式可以计算x、y和z等3个参数的和：sum=lambdax,y,z:x+y+z可以使用sum(x,y,z)调用上面的lambda表达式。【例7-1】使用lambda表达式的例子。sum=lambdax,y,z:x+y+zprint(sum(1,2,3))运行结果为：6【例7-1】中的lambda表达式相当于下面的函数。defsum(x,y,z): returnx+y+z2．lambda表达式序列可以将lambda表达式作为序列（如列表、元组或字典等）元素，从而实现跳转表的功能，也就是函数的列表。lambda表达式序列的定义方法如下：序列名=[(lambda表达式1),(lambda表达式2),…]调用序列中lambda表达式的方法如下：序列名[索引](lambda表达式的参数列表)【例7-2】定义一个lambda表达式序列。第1个元素用于计算参数的平方，第2个元素用于计算参数的立方，第3个元素用于计算参数的四次方。代码如下：Arr=[(lambdax:x**2),(lambdax:x**3),(lambdax:x**4)]print(Arr[0](2),Arr[1](2),Arr[2](2))程序分别计算并打印2的平方、立方和四次方。运行结果如下：48163．将lambda表达式作为函数的返回值可以在普通函数中返回lambda表达式。【例7-3】定义一个函数math。当参数o等于1时返回计算加法的lambda表达式；当参数o等于2时返回计算计算减法的lambda表达式；当参数o等于3时返回计算乘法的lambda表达式；当参数o等于4时返回计算除法的lambda表达式。代码如下：defmath(o):if(o==1):returnlambdax,y:x+yif(o==2):returnlambdax,y:x-yif(o==3):returnlambdax,y:x*yif(o==4):returnlambdax,y:x/yaction=math(1)#返回加法lambda表达式print("10+2",action(10,2))action=math(2)#返回减法lambda表达式print("10-2=",action(10,2))action=math(3)#返回乘法lambda表达式print("10*2,=",action(10,2))action=math(4)#返回除法lambda表达式print("10/2,=",action(10,2))【例7-3】运行结果如下：10+21210-2=810*2,=2010/2,=5.07.2.2map()函数map()函数用于将指定序列中的所有元素作为参数调用指定函数，并将结果构成一个新的序列返回。map函数的语法如下：结果序列=map(映射函数,序列1[,序列2,…])在map()函数的参数中，可以有多个序列，这取决于映射函数的参数数量。序列1、序列2等序列中元素会按顺序作为映射函数的参数，映射函数的返回值将作为map()函数的返回序列的元素。【例7-4】使用map()函数依次计算2、4、6、8和10的平方。arr=map(lambdax:x**2,[2,4,6,8,10])foreinenumerate(arr):print(e)本例中映射函数是一个lambda表达式，用于计算参数的平方。因为映射函数只有1个参数，所以map()函数中只有1个序列参数。map()对序列参数应用lambda表达式，将计算结果作为序列返回。【例7-4】运行结果如下：(0,4)(1,16)(2,36)(3,64)(4,100)【例7-5】在map()函数中对两个序列进行处理。arr=map(lambdax,y:x+y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])foreinenumerate(arr):print(e)本例中映射函数是一个有2个参数的lambda表达式，用于计算参数之和。因为映射函数有2个参数，所以map()函数中有2个序列参数。map()对2个序列参数中对应位置的元素应用lambda表达式，将计算结果作为序列返回。【例7-5】运行结果如下：(0,3)(1,7)(2,11)(3,15)(4,19)7.2.3filter()函数filter()函数可以对指定序列执行过滤操作，具体定义如下：filter(函数function,序列sequence)函数function接受一个参数，返回布尔值True或False。序列sequence可以是列表、元组或字符串。filter()函数以序列sequence中的每个元素为参数调用function函数，调用结果为True的元素最后将作为filter()函数的结果返回。【例7-6】使用filter()函数的例子。defis_even(x): returnx%2==0arr=filter(is_even,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])foreinenumerate(arr):print(e)【例7-6】运行结果如下：(0,2)(1,4)(2,6)(3,8)(4,10)7.2.4reduce()函数reduce()函数用于将指定序列中的所有元素作为参数，按一定的规则调用指定函数。reduce函数的语法如下：计算结果=reduce(映射函数,序列)映射函数必须有2个参数。reduce()函数首先以序列的第1和第2个元素为参数调用映射函数，然后将返回结果与序列的第3个元素为参数调用映射函数。以此类推，直至应用到序列的最后一个元素，将计算结果作为reduce()函数的返回结果。【例7-7】使用reduce()函数计算2、4、6、8、10的和。fromfunctoolsimportreducedefmyadd(x,y):returnx+ysum=reduce(myadd,(2,4,6,8,10))print(sum)【例7-7】程序运行过程：（1）reduce()函数首先使用2和4为参数调用myadd()函数，得到结果6。（2）使用结果6和序列的第3个元素6为参数调用myadd()函数，得到结果12。（3）使用结果12和序列的第4个元素8为参数调用myadd()函数，得到结果20。（4）使用结果20和序列的第5个元素10为参数调用myadd()函数，得到结果30。7.2.5zip()函数zip()函数以一系列列表作为参数，将列表中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。【例7-8】使用zip()函数的例子。a=[1,2,3]b=[4,5,6]zipped=zip(a,b)forelementinzipped:print(element)【例7-8】运行结果如下：(1,4)(2,5)(3,6)【例7-9】使用zip()函数时传入参数长度不等的例子。a=[1,2,3]b=[4,5,6,7,8,9]zipped=zip(a,b)forelementinzipped:print(element)注意：调用zip()函数时以长度最短的列表长度为基准进行压缩。【例7-9】运行结果如下：(1,4)(2,5)(3,6)7.2.5zip()函数将打包结果前面加上操作符*，并以此作为参数调用zip()函数，可以将打包结果解压。【例7-10】使用zip()函数将打包结果解压的例子。a=[1,2,3]b=[4,5,6]zipped=zip(a,b)unzipped=zip(*zipped)forelementinunzipped:print(element)【例7-10】运行结果如下：(1,2,3)(4,5,6)7.2.6普通编程方式与函数式编程的对比【例7-11】以普通编程方式计算列表元素中正数之和。list=[2,-6,11,-7,8,15,-14,-1,10,-13,18]sum=0foriinrange(len(list)):iflist[i]>0:sum+=list[i]print(sum)运行结果如下：647.2.6普通编程方式与函数式编程的对比【例7-12】以函数式编程方式实现【例7-11】的功能。fromfunctoolsimportreducelist=[2,-6,11,-7,8,15,-14,-1,10,-13,18]sum=filter(lambdax:x>0,list)s=reduce(lambdax,y:x+y,sum)print(s)7.2.6普通编程方式与函数式编程的对比相比而言，函数式编程具有如下特点：（1）代码更简单。（2）数据，操作，返回值都放在一起。（3）没有循环体，几乎没有临时变量，也就不用劳神去分析程序的流程行尾数据变化过程。（4）代码用来描述要做什么，而不是怎么去做。7.3闭包函数在Python中，闭包指函数的嵌套。可以在函数内部定义一个嵌套函数，将嵌套函数视为一个对象，所以可以将嵌套函数作为定义它的函数的返回结果。闭包的基本形式是：在函数F1中，定义F2，F2只能引用F1定义的变量，之后F1函数返回F2的函数名字。而后可以将F1的执行结果赋给一个新的函数名，该函数可以在之后随时执行。

7.3闭包函数在Python中，闭包所需要具备的条件：必须有一个嵌套函数。嵌套函数必须引用外部函数中的变量。外部函数必须将嵌套函数作为返回值返回。【例7-13】使用闭包的例子。deffunc_lib():defadd(x,y):returnx+yreturnadd#返回函数对象fadd=func_lib()print(fadd(1,2))运行结果：37.4迭代器和生成器7.4.1迭代器7.4.2生成器7.4.1迭代器迭代器是访问序列内元素的一种方式。迭代器对象从序列（列表、元组、字典、集合）的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。迭代器不能回退，只能往前进行迭代。1．iter()函数使用iter()函数可以获取序列的迭代器对象，方法如下：

迭代器对象=iter(序列对象)使用next()函数可以获取迭代器的下一个元素，方法如下：

next(迭代器对象)

如果所有元素均已经返回过，则抛出StopIteration异常。【例7-14】使用iter()函数的例子。list=[111,222,333]it=iter(list)print(next(it))print(next(it))print(next(it))运行结果如下：1112223332．enumerate()函数使用enumerate()函数可以将列表或元组生成一个有序号的序列。【例7-15】使用enumerate()函数的例子。list=[111,222,333]forindex,valinenumerate(list):print("第%d个元素是%s"%(index+1,val))运行结果如下：第1个元素是111第2个元素是222第3个元素是3337.4.2生成器生成器是一个特殊的函数，它具有如下特点：（1）生成器