python函数式编程实例介绍
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函数式编程:是指代码中每一块都是不可变的,都由纯函数的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出。并且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。
例如实现列表元素的二次方:
def multiply_2(list):
new_list=[]
for i in list:
new_list.append(item**2)
return new_list
# 函数式编程的优点,主要在于其纯函数和不可变的特性使程序更加健壮,易于调试和测试;缺点主要在于限制多,难写。
纯粹的函数式编程语言(比如 Scala),其编写的函数中是没有变量的,因此可以保证,只要输入是确定的,输出就是确定的;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。
Python 允许使用变量,所以它并不是一门纯函数式编程语言。Python 仅对函数式编程提供了部分支持,主要包括 map()、filter() 和 reduce() 这 3 个函数,它们通常都结合 lambda 匿名函数一起使用。
python map()函数
基本语法格式:
map(function,iterable)
# function 参数表示要传入一个函数,其可以是内置函数、自定义函数或者 lambda 匿名函数;iterable 表示一个或多个可迭代对象,可以是列表、字符串等
函数的功能:
对可迭代对象的每一个元素,都调用传入的函数,并返回一个map对象
注意的是该map对象不能直接打印出来,需要通过for循环遍历或者将其通过list()转化为list对象才能显示出来
示例:
list_demo=[6,7,8]
new_list=map(lambda x:x**2,list_demo)
print(list(new_list))
map() 函数是直接由用 C 语言写的,运行时不需要通过 Python 解释器间接调用,并且内部做了诸多优化,所以相比其他方法,此方法的运行效率最高。
python filter()函数
基本语法格式:郑州人流医院哪家好 http://mobile.zhongyuan120.com/
filter(function,iterable)
#功能是对 iterable 中的每个元素,都使用 function 函数判断,并返回 True 或者 False,最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。
示例:
list_demo=[6,7,8]
new_list=filter(lambda x:x%2==0,list_demo)
print(list(new_list))
python reduce()函数
基本语法格式:
reduce(function,iterable)
# 其中,function 规定必须是一个包含 2 个参数的函数;iterable 表示可迭代对象。
reduce() 函数通常用来对一个集合做一些累积操作.
使用之前需要导入functools模块
示例:
# 计算列表乘积
import functools
list_demo=[6,7,8]
result=functools.reduce(lambda x,y:x*y,list_demo)
print(result)
综合来看:
当对集合中的元素进行一些操作时,如果操作非常简单,比如相加、累积这种,那么应该优先考虑使用 map()、filter()、reduce() 实现。另外,在数据量非常多的情况下(比如机器学习的应用),一般更倾向于函数式编程的表示,因为效率更高。
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