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Python3基础-函数式编程
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python3基础-函数式编程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4472字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
1、高阶函数【函数式编程】
- 函数的传入参数是一个函数名
- 函数的返回值是一个函数名
- 特性：
-
# 不可变数据：不用变量保存状态，不修改变量 # 非函数式 a=1 def inc_test1(): global a a += 1 #赋值 ，修改变量return a inc_test1() print(a) #函数式 a = 1 def inc_test1(n): return n+1 #不修改变量print(inc_test1(2)) print(a) -
# 测试点：传入参数是一个函数名 test1 def test(n): #n=test1print(n) def test1(name): print(‘my name is %s‘%name) test(test1) #将test1函数名作为实参传入""" 执行结果 <function test1 at 0x03979738> """#测试点：传入参数是一个函数名 test1()def test(n): #n=test1print(n) def test1(name): print(‘my name is %s‘%name) test(test1(‘susu‘)) """ 执行结果 my name is susu None """#测试点 返回值包含函数名称def test(): print("测试函数式") return test print(test()) """ 执行结果 测试函数式 <function test at 0x013F9738> """#错误测试点 返回值包含函数名称 # def test(): # print("测试函数式") # return test() #循环调用test() # # print(test())""" 执行结果 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object """#测试点 返回值包含函数名称def foo(): print("my foo") def test(): print("测试函数式") return foo() print(test()) """ 测试函数式 my foo None """ -
# 在函数的最后一步调用另外一个函数（最后一行不一定是函数的最后一步） # 函数test1在test内为尾调用 def test1(n): return n def test(x): return test1(x) # 函数bar1和bar2在bar3内均为尾调用，二者在if判断条件不同的情况下都有可能作为函数的最后一步 def bar1(n): return n def bar2(n): return n def bar3(x): if type(x) is str: return bar1(x) elif type(x) is int: return bar3(x) #函数test在test1内为非尾调用def test(n): return n def test1(x): y=test(x) return y #函数test在test1内为非尾调用def test(n): return n def test(x): return test1(x)+1
- 优点：代码少
- 缺点：可读性差
2、面向过程
过程即解决问题的步骤，面向过程的设计就像设计好一条工业流水线，是一种机械式的思维方式
- 优点：程序结构清晰，可以把复杂的问题简单化，流程化。
- 缺点：可扩展性差，改动一个地方很可能要改多个地方，牵一发而动全身。
- 应用场景：linux内核，git，httpd，shell脚本.
3、高阶函数之map函数
处理序列中的每个元素，得到的结果是一个‘列表’；该列表元素个数及位置与原来一样
#
列表数值处理
#
方法1
def
add_one(x):
return x+1
def reduce_one(x):
return x-1
def square(x):
return x**2
def map_test(func,array):
res_array=[]
for value in array:
res_value=func(value)
res_array.append(res_value)
return res_array
array=[1,2,3,4,5,6]
test_array=map_test(square,array)
print(test_array)
test_array1=map_test(add_one,array)
print(test_array1)
test_array2=map_test(reduce_one,array)
print(test_array2)
"""
执行结果
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
"""#方法2-lambdadef map_test(func,array): #func=lambda x:x+1
res_array=[]
for value in array:
res_value=func(value)
res_array.append(res_value)
return res_array
array=[1,2,3,4,5,6]
test_array=map_test(lambda x:x+1,array)
print(test_array)
test_array1=map_test(lambda x:x-1,array)
print(test_array1)
test_array2=map_test(lambda x:x**2,array)
print(test_array2)
"""
执行结果
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
"""#方法3-map()
array=[1,2,3,4,5,6]
res = map(lambda x:x+1,array) #内置函数 map()函数 map函数==map_test函数print("内置函数map,处理结果",res) #打印 迭代器print(list(res))
print("传的是匿名函数，处理结果",list(map(lambda x:x**2,array)))
"""
执行结果
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
传的是匿名函数，处理结果 [1, 4, 9, 16, 25, 36]
"""print("传的是有名函数，处理结果",list(map(reduce_one,array))) #调用方法1的reduce_one的方法"""
执行结果
传的是有名函数，处理结果 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
"""
4、高阶函数之filter函数
filter遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到布尔值；如果是True，则留下来
#
判断列表中的元素是否不包含特定字符，则该元素加入到一个新的列表中去
#
方法1
def
filter_test(array):
res = []
for value in array:
if value.startswith(‘hz‘):
res.append(value)
return res
array=[‘hz_小林‘,‘hz_大林‘,‘Hz_小苏‘,‘hz_小夏‘,‘hz_小宋‘,‘苏苏‘]
print(filter_test(array))
"""
执行结果
[‘hz_小林‘, ‘hz_大林‘, ‘hz_小夏‘, ‘hz_小宋‘]
"""#方法二def startswith_num(n):
return n.startswith(‘hz‘)
def filter_test(func,array):
res = []
for value in array:
if func(value):
res.append(value)
return res
array=[‘hz_小林‘,‘hz_大林‘,‘Hz_小苏‘,‘hz_小夏‘,‘hz_小宋‘,‘苏苏‘]
print(filter_test(startswith_num,array))
"""
执行结果
[‘hz_小林‘, ‘hz_大林‘, ‘hz_小夏‘, ‘hz_小宋‘]
"""#方法三 lambda 匿名函数def filter_test(func,array):
res = []
for value in array:
if func(value):
res.append(value)
return res
array=[‘hz_小林‘,‘hz_大林‘,‘Hz_小苏‘,‘hz_小夏‘,‘hz_小宋‘,‘苏苏‘]
print(filter_test(lambda x:x.startswith(‘hz‘),array))
"""
执行结果
[‘hz_小林‘, ‘hz_大林‘, ‘hz_小夏‘, ‘hz_小宋‘]
"""#方法四 filter函数
array=[‘hz_小林‘,‘hz_大林‘,‘Hz_小苏‘,‘hz_小夏‘,‘hz_小宋‘,‘苏苏‘]
print(list(filter(lambda x:x.startswith(‘hz‘),array)))
"""
执行结果
[‘hz_小林‘, ‘hz_大林‘, ‘hz_小夏‘, ‘hz_小宋‘]
"""
5、高阶函数之reduce函数
处理一个序列，然后把序列进行合并操作
#
将列表中的每个元素相乘
def
reduce_num(x,y):
return x*y
def reduce_test(func,array,init=None):
if init == None:
sum_s = array.pop(0)
else:
sum_s=init
for value in array:
sum_s =func(sum_s,value)
return sum_s
array=[1,2,3,4,5,6,7]
print(reduce_test(reduce_num,array))
from functools import reduce
print(reduce(reduce_num,array))
print(reduce(lambda x,y:x*y,array))
"""
执行结果
5040
5040
5040
"""
原文：https://www.cnblogs.com/sugh/p/11687794.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python3基础-函数式编程全部内容，希望文章能够帮你解决Python3基础-函数式编程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】