Python 函数式编程(map reduce filter sorted)_python

概述Python进阶前言前言函数是 Python 内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函

Python进阶前言函数式编程高阶函数变量可以指向函数函数名也是变量mapmap 实现将 list 所有数字开平方map 实现将 list 所有数字转为字符串map 函数传入两个列表reducereduce实现序列快速求和reduce实现序列变整数filterfilter 过滤列表，删掉偶数，只保留奇数filter 序列中的空字符串删掉sortedsorted 对 list 进行排序sorted 对 list 自定义的排序降序序列绝对值后排序绝对值+反向排序字符串ASCII码排序忽略大小写排序

前言

函数是 Python 内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。
而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。

函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

高阶函数变量可以指向函数

以 Python 内置的求绝对值的函数 abs()为例：
print(abs(-10))
结果是：
10

但是如果只写 abs 会输出如下结果：
<built-in function abs>

可见，abs(-10)是函数调用，而 abs 是函数本身。要获得函数调用结果，我们可以把结果赋值给变量：
x = abs(-10)
x便是返回结果

把函数本身赋值给变量
f = abs
print(f)
最后x便指向abs函数

函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。如果一个变量指向了一个函数，那么，可以通过该变量来调用这个函数。

函数名也是变量

函数名其实就是指向函数的变量！对于 abs()这个函数，完全可以把函数名 abs 看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数。如果把 abs 指向其他对象，示例如下：
abs = 10
print(abs(-10))

把 abs 指向 10 后，就无法通过 abs(-10)调用该函数了！因为 abs 这个变量已经不指向求绝对值函数了！

既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

高阶函数的示例

def add(x, y, f): 	return f(x) + f(y) 	print(add(-5, 6, abs))

当我们调用 **add(-5,6,abs)**时，参数 x，y 和 f 分别接收-5，6 和 abs，根据函数定义，我们可以推导计算过程为：

x ==> -5 y ==> 6 f ==> abs f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。Python 内建的高阶函数有 map、reduce、filter、sorted。之后我会将分别介绍。

map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 List 返回。

注意

map()：返回的是一个可迭代对象

# 使用 map 实现it = map(f, a)  # 返回的it是一个可迭代对象

判断是否是可迭代对象
isinstance(it,Iterator)：判断是否是该类的实例对象的一种内置函数

# 导包from collections import Iteratorprint('判断是否是可迭代的：', isinstance(it, Iterator))print(List(it))

map 实现将 List 所有数字开平方

比如我们有一个函数 f(x)=x2，要把这个函数作用在一个 List [1,2,3,4,5,7,8,9]上，就可以用 map() 实现如下：

可能会想，不需要 map()函数，也可以计算出结果，写一个循环，实现代码如下：

原始 Python 代码实现

def f(x): 	return x * x L = [] for n in [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]: 	L.append(f(n)) print(L)

map 实现

def f(x): 	return x * x L = map(f,[1, 9]) print(List(L))

map 实现将 List 所有数字转为字符串

从上面的实例可以看到，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的 f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数。
比如，把这个 List 所有数字转为字符串，实例代码如下：

L = map(str, [1, 9]) print(List(L))

map 函数传入两个列表

计算两个列表的和，对应元素相加，返回新列表

def f2(x,y): 	return x+y L = map(f2,2,3,4], [10,20,30]) print(List(L))

结果如下

reduce

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

首先需要导包
from functools import reducereduce实现序列快速求和

对一个序列求和，就可以用 reduce 实现，实例如下：

from functools import reduce def add(x, y): return x + y sum = reduce(add, 9]) print(sum)

reduce实现序列变整数

如果想把序列[1,9]变换成整数 13579。将列表中的每个元素乘以 10 加上后一个元素。

def fn(x, y): 	return x * 10 + y a = reduce(fn, 9]) print("reduce 执行结果:",a)

filter

Python 内建的 filter()函数用于过滤序列。

和 map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和 map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。filter 过滤列表，删掉偶数，只保留奇数

在一个 List 中，删掉偶数，只保留奇数。

def isOdd(n):    return n % 2 == 0x = [2, 5]y = filter(isOdd, x)print(List(y))

filter 序列中的空字符串删掉

# 删除空字符串a = ['A', '', None, 'C', ' ']def not_empty(s):    return s and s.strip()  # strip()去除首尾空白l = filter(not_empty, a)print(List(l))

sorted

排序算法，排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。

如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个 dict 呢？

直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。

通常规定，对于两个元素 x 和 y，如果认为 x < y，则返回-1，如果认为 x == y，则返回 0，如果认为 x > y，则返回 1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。

sorted 对 List 进行排序

# 对数值进行排序，默认升序sort_List = sorted([42, 422, -100])print(sort_List)

sorted 对 List 自定义的排序

sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个 key 函数来实现自定义的排序

默认是升序排序

降序

传参
reverse=True

# 逆序sort_List = sorted([42, -100], reverse=True)

序列绝对值后排序

sorter2 = sorted([1,6,-20,-70],key=abs) print("自定义排序:",sorter2)

绝对值+反向排序

key=abs,reverse=True

sorter2 = sorted([1,key=abs,reverse=True) print("自定义反向排序:",sorter2)

字符串ASCII码排序

# 4.2 字符串排序依照 ASCII sorter3 = sorted(["ABC","abc","D","d"]) print("字符串排序:",sorter3)

忽略大小写排序

key = str.lower

sorter4 = sorted(["ABC","abc","D","d"],key=str.lower) print("忽略字符串大小写排序:",sorter4)#要进行反向排序，不必改动 key 函数，可以传入第三个参数 reverse=True： sorter5=sorted(["ABC",key=str.lower,reverse=True)print("忽略字符串大小写反向排序:",sorter5)