python采用函数式编程模式吗_Python函数与函数式编程

1 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

1.1过程与函数

1.面向对象：类（class）

2.面向过程：过程（def）

3函数式编程：函数（def）

过程与函数

#Author:Anliu

#函数

def fun1():

"""testing01"""

print("this is a testing1")

return 0

#过程

def fun2():

"""testing02"""

print("this is a testing2")

x = fun1()

y = fun2()

我们说在编程中，过程和函数都是可以调运的实体，将没有返回值的函数叫做过程。

#Author:Anliu

函数

def fun1():

"""testing01"""

print("this is a testing1")

return 0

过程

def fun2():

"""testing02"""

print("this is a testing2")

x = fun1()

y = fun2()

print("from func1 return is %s"%x)

print("from func2 return is %s"%y)

执行结果：

this is a testing1

this is a testing2

from func1 return is 0

from func2 return is None

由此可见，python中默认的不再将函数个过程区分。

1.2 为什么使用函数

1.代码重用

2.保持一致性

3.可扩展

#Author:Anliu

import time

def logger():

,,,xxxxxxxxxx,,,

time_format = '%Y-%m-%d %X'

time_current = time.strftime(time_format)

with open("a.txt","a",encoding=("utf-8")) as f:

f.write("%s end action\n"%time_current)

def test1():

'''testing'''

print("in the test1")

logger()

def test2():

'''testing'''

print("in the test2")

logger()

def test3():

print("in the test3")

logger()

test1()

test2()

test3()

上述代码实现了，在不同函数执行时打印日志的功能，一次说明函数实现的 “一致性，以及可扩展性”

1.2定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

1.3 语法

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:

函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

#Author:Anliu

def hello():

print("hello world")

hello()

#Author:Anliu

def area(width,heigt):

return width * heigt

def print_welcome(name):

print("Wlcome",name)

print_welcome("anliu")

w = 4

h = 5

print("width=",w,"heigt=",h,"area=",area(w,h))

1.4 函数返回值

1.4.1 返回值的作用

后续程序需要函数值的确认。

1.4.1 返回值的效果

return执行的效果是：返回一个值，且终止当前程序运行。

#Author:Anliu

def test1():

print("in the test1")

return 0

print("test end")

x = test1()

print(x)

执行结果：

in the test1

1.4.2 返回值的类型

#Author:Anliu

def test1():

print("in the test1")

def test2():

print("in the test2")

return 0

def test3():

print("in the test2")

return 1,"hello",["dajiang","dajiangliu","xxxx"],{"jingling:shibachai"}

def test4():

print("in the test3")

return test1

x = test1()

y = test2()

z = test3()

w = test4()

print(x)

print(y)

print(z)

print(w)

执行结果：

in the test1

in the test2

in the test3

None

(1, 'hello', ['dajiang', 'dajiangliu', 'xxxx'], {'jingling:shibachai'})

当没有返回值时，返回NUll。

当返回值时一个特定值时，返回这个值。

当返回值是多个值时，返回的是一个元组。

当返回值是一个函数名时，返回的是函数的内存地址。

当返回值时一个函数时，返回值时函数的执行结果。

1.5 函数调运

1.5.1 参数类型

位置参数

关键字参数

默认参数

参数组

#Author:Anliu

def test(x,y): #形参

print(x)

print(y)

test("x","y") #位置实参调运,形参和实参是一一对应

test(y=2,x=3) #关键字参数调运，与形参位置无关。

test(x=2,3) #关键参数不能写在位置参数之前。

test(3,y=2) #位置参数和关键字参数同时存在，以位置参数调运为主。

（1）位置实参调运,形参和实参是一一对应

（2）关键字参数调运，与形参位置无关。

（3）关键字参数不能写在位置参数之前。

（4）位置参数和关键字参数同时存在，以位置参数调运为主。

#Author:Anliu

def test(x,y=2):

print(x)

print(y)

test(1,3)

默认参数的特点：调运函数的时候，默认参数非必须传递

用途：参数在不修改其值的情况下，使用默认值

#Author:Anliu

def test (x,y,z=2):

print(x)

print(y)

print(z)

test(1,3)

实参不能大于形参数目。

实际上，生产环境中，实参是需要存在多个，如何去定义实参呢？局需要参数组的概念。

#Author:Anliu

def test(*args):

print(args)

test(1,3,4,5,6,7,8,9,)

test([1,2,2,4,5,7,])

执行结果：

(1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

(1, 2, 2, 4, 5, 7)

执行结果是元组。

#Author:Anliu

def test(x,y,args):

print(x)

print(y)

print(args)

test(1,3,4,5,6,7,8,9,)

test(*[1,2,2,4,5,7,])

参数组和形式参数可以混合使用。

#Author:Anliu

def test(**kwargs):

print(kwargs)

test(name='anliu',age=8,sex='F')

test(**{'name':"anliu","age":18})

把N个关键字参数，转换为字典的形式

执行结果：

{'name': 'anliu', 'age': 8, 'sex': 'F'}

{'name': 'anliu', 'age': 18}

可将关键字或者字典传递，并得到一个字典的输出结果。

参数和参数组同时使用也是没有问题的。

#Author:Anliu

def test(name,age=8,**kwargs):

print(name)

print(age)

print(kwargs)

test("anliu",age=28,hobby='paoniu',sex='F')

执行结果：

anliu

{'hobby': 'paoniu', 'sex': 'F'}

*args ：接受N个位置参数，转化成元组的形式

**kwargs ：接受N个关键字参数，转化成字典的形式

1.6 变量

1.6.1 局部变量

#Author:Anliu

def change_name(name):

print("before change",name)

name = "Auliu" #局部变量，这个函数就是变量的作用域

print("after change",name)

name = "anliu"

change_name(name)

print(name)

局部变量，这个函数就是变量的作用域

1.6.2 全局变量

在函数内是不能修改全局变量的值

#Author:Anliu

school = "xiyunkeji" #全局变量

def change_name(name):

school = "baiyijishu" #在函数内是不能修改全局变量的值

print("before change",name,school)

name = "Auliu" #局部变量，这个函数就是变量的作用域

print("after change",name)

name = "anliu"

change_name(name)

print(name,school)

输出结果：

before change anliu baiyijishu

after change Auliu

anliu xiyunkeji

定义global之后，全局变量也是可以在函数内修改的。

#Author:Anliu

school = "xiyunkeji" #全局变量

def change_name(name):

global school #定义global之后，全局变量也是可以在函数内修改的。

school = "baiyijishu" #在函数内是不能修改全局变量的值

print("before change",name,school)

name = "Auliu" #局部变量，这个函数就是变量的作用域

print("after change",name)

name = "anliu"

change_name(name)

print(name,school)

输出结果：

before change anliu baiyijishu

after change Auliu

anliu baiyijishu

看一下代码：

#Author:Anliu

names = ["anliu","anttech","xingyun"]

def change_name():

names[0] = "Anliu"

print(names)

change_name()

print(names)

执行结果：

['Anliu', 'anttech', 'xingyun']

需要说明的是，当全局变量为列表，字典，集合包括类，这种复杂的数据类型及数据结果，函数中也是可以修改全局变量的。

1.6.3变量内存的回收机制

python解释器当变量名不存在时，变量内存会被回收。

1.7 递归函数

在函数内部，可以调运其他函数。如果一个函数在内部调运自身，这个函数就是递归函数。

递归的特性：

1.必须要有一个明确的结束条件。

2.每次进入更深的一层递归时，问题规模相比上次都应有所减少。

3.递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调运是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调运，栈就会加一层栈帧。每当函数返回，栈就会减少一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调运的次数过多，会导致栈溢出）

#Author:Anliu

def calc(n):

print(n)

if int(n/2) > 0:

return calc(int(n/2))

print("-->",n)

calc(10)

1.8 高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数支持能接受变量，那么一个函数就可以接受另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

#Author:Anliu

def add(a,b,f):

return f(a) + f(b)

x = add(1,-6,abs)

print(x)

以上abs是求绝对值的函数。

1.9 匿名函数

#Author:Anliu

calc = lambda x:x*3

print(calc(2))

没有函数名

1.10 高阶函数

（1）把一个函数名当做实参传递给另一个函数

（2）返回值中包含函数名

#Author:Anliu

def test1(func):

print(func)

def bar():

print("in the bar")

test1(bar)

func = bar

func()

import time

def bar():

time.sleep(3)

print("in the bar")

def test2(func):

print(func)

return func

t = test2(bar)

print(t)

t()

1.11 嵌套函数

在一个函数体内定义另一个函数。

#Author:Anliu

def foo():

print("in the foo")

def bar():

print("in the bar")

bar()

foo()

2 函数式编程介绍

函数是python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码折成函数，通过一层一层的函数调运，就可以把复杂的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。函数就是面向过程设计的基本单元。

而函数式编程，虽然可以归结到面向过程的的程序设计，但是其思想更接近科学计算。

这使得我们要明确计算机和计算的概念。

在计算机层次上，CPU执行的是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断，和跳转指令，所以汇编语言是最贴近计算机的语言。

而计算则指的是数学意义上的计算，越是抽象的计算，里计算机硬件越远。

对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，执行效率高，比如C语言；级别越高的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如lisp语言。

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，只要输入确定，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而容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，可以得到不同的输出，因此这种函数是有副作用的。

python对函数式编程提供部分支持。由于python容许使用变量，因此python不是纯函数式编程式语言。

3 装饰器

定义：装饰器：装饰器本质是函数，（函数是有特定的功能），装饰器的功能就是装饰其他函数，就是为其他函数添加附加功能。

原则：1.不能修改被装饰函数的源代码。

2.不能修改被装饰的函数的调运方式。

（装饰器对被装饰函数来说是透明的）

实现装饰器知识储备

1.函数即“变量”

2.高阶函数

（1）把一个函数名当做实参传递给另一个函数。

（2）返回值中包含函数名。

3嵌套函数

装饰器=高阶函数+嵌套函数

看以下装饰器示例：

#Author:Anliu

import time

def timmer(func):

def warpper(*args,**kwargs):

start_time=time.time()

func()

stop_time=time.time()

print("the func run time is %s"%(stop_time-start_time))

return warpper

@timmer

def test1():

time.sleep(3)

print("in the test1")

test1()

为什么我们需要装饰器？

比如我们有两个函数，现在需要给这两个函数添加打印日志的功能：

#Author:Anliu

def test1():

pass

def test2():

pass

test1()

test2()

我们改如何去做？

方法一：

#Author:Anliu

import time

def test1():

print("this is a test1")

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

def test2():

print("this is a test2")

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

test1()

test2()

方法二：

#Author:Anliu

import timedef

logger():

'''xxxxx'''

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

logger()

def test2():

'''xxxxx'''

print("this is a test2")

logger()

test1()

test2()

此法看似可行。但是问题来了，如果实在给程序已经应用到了生产环境，test函数已经承载业务，此时代码时不容许改变的，修改源代码，是有风险存在的。该当如何是好？

利用高阶函数实现对test1()进行装饰一个打印日志功能。

#Author:Anliu

import time

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

def logger(func):

'''xxxxx'''

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

func()

print(time_current)

logger(test1)

这样也能实现对函数的装饰。即在不修改被装饰函数源代码的情况下为其添加功能。

但是问题来了，虽然没有修改源代码，但是修改了函数的调运方式。

再看如下代码：

#Author:Anliu

import time

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

def test2():

'''xxxxx'''

print("this is a test2")

def logger(func):

'''xxxxx'''

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

return func

test1 = logger(test1)

test1()

test2 = logger(test2)

test2()

这样，我们用高阶函数的第二个特性，返回值中包含函数名，来实现了在不修改函数调运方式的情况下，完成对函数的装饰。

这种方式看起来貌似没有问题，其实很扯淡。因为只要在我们这个实例上生效。那如果是我们的需求变了，不再是先输出实践，再执行函数，而是先执行函数，再打印时间。

就是说，上面代码执行结果是：

2019-07-13 00:31:15

this is a test1

我们现在的需求这样：

this is a test1

2019-07-13 00:31:15

#Author:Anliu

import time

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

def logger(func):

'''xxxxx'''

return func

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

test1 = logger(test1)

test1()

this is a test1

完了，这下输出结果有问题了。

我们前面说的retrun（）既有返回值，同时终止程序。

该问题我们来用嵌套函数来解决：

#Author:Anliu

import time

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

def timer (func):

def logger():

'''xxxxx'''

func()

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

return logger

test1 = timer(test1)

test1()

输出结果：

this is a test1

2019-07-13 00:49:58

这个我们实现了一个装饰器功能。

再看这两行代码：

test1 = timer(test1) test1()

很麻烦，python解释题给我们提供了一个“语法糖”，我们可以使用“语法糖”来实现。

#Author:Anliu

import time

def timer (func):

def logger():

'''xxxxx'''

func()

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

return logger

@timer

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

test1()

这样就实现了一个完整的装饰器。

其实还有问题：

若函数有参数传递，该如何呢？

#Author:Anliu

import time

def timer (func):

def logger():

'''xxxxx'''

func()

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

return logger

@timer # test1 = logger(test1)

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

test1()

@timer

def test2():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

test2()

@timer

def test3(name):

'''XXXXX'''

print("test3",name)

test3("anliu")

当有参数存在时，又开始报错。

这是因为，本质上语法糖是@timer 等同于 test1 = logger(test1)，起作用是将test1传递给logger函数。我们只需要将logger函数的形参，以及函数内的函数调运实参修改即可：

#Author:Anliu

import time

def timer (func):

def logger(args,**kwargs):

'''xxxxx'''

func(args,**kwargs)

format_time = "%Y-%m-%d %X"

time_current = time.strftime(format_time)

print(time_current)

return logger

@timer # test1 = logger(test1)

def test1():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

test1()

@timer

def test2():

'''xxxxx'''

print("this is a test1")

test2()

@timer

def test3(name,age,aaa):

'''XXXXXXXXX'''

print("test3",name,age,aaa)

test3("anliu","age","aaa")

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