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一文帶您了解Python的函數式編程:理解lambda、map()、filter()和reduce()

開發 前端
函數式編程是一種編程范式,其中主要的計算方法是純函數的求值。盡管 Python 主要不是函數式語言,但您仍然可以按照函數式編程原則編寫 Python。

函數式編程在數據處理領域中扮演著重要的角色,其優勢在于能以簡潔和直觀的方式處理和轉換數據。通過將數據轉換操作封裝在純函數中,函數式編程避免了副作用和可變狀態,提升了代碼的可維護性和可讀性。在處理數據時,函數式編程提供了強大的工具,如 lambda、map()、filter() 和 reduce(),這些工具允許開發者高效地應用操作、篩選和歸約數據集合。利用這些函數,數據處理可以變得更加簡潔、模塊化。這種編程范式不僅有助于編寫更清晰的代碼,還能幫助開發者應對復雜的數據處理任務,實現更高效的數據流轉和分析。

什么是函數式編程?

純函數是指輸出值完全由輸入值決定,并且沒有任何可觀察的副作用的函數。在函數式編程中,程序主要由純函數的計算組成。計算通過嵌套或組合的函數調用進行,而不會改變狀態或可變數據。

函數式編程范式之所以受歡迎,是因為它相對于其他編程范式有幾個優勢。函數式代碼具有以下特點:

  • 高級抽象:您描述的是想要的結果,而不是明確指定如何一步步達成這個結果。單個語句通常簡潔但功能強大。
  • 透明性:純函數的行為可以通過其輸入和輸出來描述,而無需依賴中間值。這消除了副作用的可能性,并有助于調試。
  • 并行化:不引發副作用的例程可以更容易地彼此并行運行。

許多編程語言都在一定程度上支持函數式編程。在某些語言中,幾乎所有代碼都遵循函數式編程范式。Haskell 就是這樣的例子。而 Python 則同時支持函數式編程和其他編程模型。

雖然函數式編程的詳細描述確實較為復雜,但這里的目標并不是提供嚴格的定義,而是展示如何在 Python 中進行函數式編程。

Python 對函數式編程的支持如何?

為了支持函數式編程,如果一種編程語言中的函數能夠做到以下兩點,將會非常有利:

  1. 接受另一個函數作為參數
  2. 返回另一個函數給調用者

Python 在這兩個方面都表現得很好。在 Python 中,一切皆為對象,所有對象在 Python 中的地位基本上是平等的,函數也不例外。

在 Python 中,函數是第一類公民。這意味著函數具有與字符串和數字等值相同的特性。任何可以對字符串或數字進行的操作,也可以對函數進行。

例如,您可以將一個函數賦值給一個變量,然后可以像使用該函數一樣使用該變量:

def func():
    print("I am function func()!")




func()


another_name = func
another_name()

圖片圖片

在第 7 行,通過 another_name = func 這條語句創建了一個新的引用,指向函數 func(),這個引用名為 another_name。隨后,您可以通過 func 或 another_name 這兩個名稱來調用這個函數,如第 5 行和第 8 行所示。

您可以使用 print() 將函數顯示在控制臺上,還可以將函數作為元素包含在復合數據對象(例如列表)中,甚至可以將其用作字典的鍵:

def func():
    print("I am function func()!")


print("cat", func, 42)


objects = ["cat", func, 42]
print(objects[1])


objects[1]()


d = {"cat": 1, func: 2, 42: 3}
d[func]

圖片圖片

在這個示例中,func() 出現在與值 "cat" 和 42 相同的上下文中,python解釋器都能正常處理它。

在當前討論的上下文中,關鍵在于 Python 中的函數滿足了前面提到的對函數式編程有利的兩個標準。您可以將一個函數作為參數傳遞給另一個函數:

def inner():
    print("I am function inner()!")


def outer(function):
    function()


outer(inner)

圖片圖片

以上示例的過程如下:

  • 在第 7 行中,inner() 被作為參數傳遞給 outer()。
  • 在 outer() 內部,Python 將 inner() 綁定到函數參數 function。
  • 然后 outer() 可以直接使用 function 來調用 inner()。

這被稱為函數組合。需要注意的是,您傳遞的是函數對象本身作為參數。如果您使用括號來調用函數對象,那么您傳遞的將不是函數對象,而是它的返回值。

當您將一個函數傳遞給另一個函數時,被傳遞的函數有時被稱為回調函數(callback),因為對內部函數的調用可以修改外部函數的行為。

一個很好的例子是 Python 中的 sorted() 函數。通常,如果您將一個字符串列表傳遞給 sorted(),它會按照字典順序進行排序:

圖片圖片

然而,sorted() 接受一個可選的 key 參數,該參數指定一個回調函數作為排序的依據。因此,例如,您可以按照字符串的長度進行排序:

animals = ["ferret", "vole", "dog", "gecko"]
sorted(animals, key=len)

圖片圖片

sorted() 還可以接受一個可選的參數,用于指定是否以反向順序排序。但是,您也可以通過定義自己的回調函數來實現相同的效果,例如編寫一個函數來反轉 len() 的排序順序:

animals = ["ferret", "vole", "dog", "gecko"]
sorted(animals, key=len, reverse=True)


def reverse_len(s):
    return -len(s)


sorted(animals, key=reverse_len)

圖片圖片

正如您可以將一個函數作為參數傳遞給另一個函數一樣,函數也可以指定另一個函數作為其返回值:

def outer():
    def inner():
        print("I am function inner()!")
    # Function outer() returns function inner()
    return inner


function = outer()
print( function )


function()


outer()()

圖片圖片

在這個示例中發生的過程如下:

  • 第 2 到 3 行:outer() 定義了一個局部函數 inner()。
  • 第 5 行:outer() 將 inner() 作為返回值返回。
  • 第 87行:您將 outer() 的返回值賦給變量 function。
  • 之后,您可以通過 function 間接調用 inner(),如第 10 行所示。也可以通過 outer() 的返回值直接調用 inner(),如第 12 行所示,無需中間賦值。

如您所見,Python 擁有支持函數式編程的所有必要組件。但在深入函數式代碼之前,還有一個概念很有幫助,那就是lambda 表達式。

使用 lambda 定義匿名函數

函數式編程的核心是調用和傳遞函數,因此通常涉及大量的函數定義。您可以像往常一樣使用 def 關鍵字定義函數。

有時,能夠在不需要給函數命名的情況下定義一個匿名函數會很方便。在 Python 中,您可以使用 lambda 表達式來實現這一點。

lambda 表達式的語法如下:

lambda <parameter_list>: <expression>

以下表格總結了 lambda 表達式的各個部分:

組件

說明

lambda

引入 lambda 表達式的關鍵字

<parameter_list>

可選的用逗號分隔的參數名稱列表

:

標點符號,用于分隔 <parameter_list> 和 <expression>

<expression>

通常涉及 <parameter_list> 中名稱的表達式,表示 lambda 函數的返回值

lambda 表達式的值是一個可調用的函數,類似于使用 def 關鍵字定義的函數。它接受由 <parameter_list> 指定的參數,并返回由 <expression> 指定的值。

以下是一個簡單的示例:

圖片圖片

第 1 行的語句只是 lambda 表達式本身。

內置的 Python 函數 callable() 如果傳遞給它的參數看起來是可調用的,則返回 True,否則返回 False。第 3 行顯示了 lambda 表達式返回的值實際上是可調用的,就像一個函數應該的那樣。

在這個例子中,參數列表包含一個參數 s。隨后的表達式 s[::-1] 是切片語法,用于以相反的順序返回 s 中的字符。因此,這個 lambda 表達式定義了一個臨時的無名函數,它接受一個字符串參數并返回字符順序顛倒的字符串。

由 lambda 表達式創建的對象是第一類公民,就像標準函數或 Python 中的任何其他對象一樣。您可以將其賦值給一個變量,然后使用該名稱調用函數:

reverse = lambda s: s[::-1]
reverse("I am a string")

圖片圖片

然而,在調用 lambda 表達式定義的函數之前,您不一定需要將其賦值給一個變量。您也可以直接調用由 lambda 表達式定義的函數:

(lambda s: s[::-1])("I am a string")

圖片圖片

您將 lambda 表達式括在括號中以明確其結束位置,然后添加了一組括號,并將 "I am a string" 作為參數傳遞給您的匿名函數。Python 將字符串參數分配給參數 s,然后您的 lambda 函數反轉了字符串并返回結果。

這是另一個示例,基于相同的概念,但因為在 lambda 表達式中使用了多個參數,所以更加復雜:

a= (lambda x1, x2, x3: (x1 + x2 + x3) / 3)(9, 6, 6)
print(a)
(lambda x1, x2, x3: (x1 + x2 + x3) / 3)(1.4, 1.1, 0.5)

圖片圖片

在這個例子中,參數是 x1、x2 和 x3,表達式是 x1 + x2 + x3 / 3。這是一個匿名 lambda 函數,用于計算三個數字的平均值。

使用 lambda 表達式的真正優勢在于它們適用于短小而直接的邏輯。您可以用一個簡潔直接的 lambda 表達式來代替定義 reverse_len:

圖片圖片

lambda 表達式通常會有一個參數列表,但這不是必須的。您可以定義一個沒有參數的 lambda 函數。在這種情況下,返回值不依賴于任何輸入參數:

圖片圖片

lambda 只能用于定義比較簡單的函數。lambda 表達式的返回值只能是一個單一的表達式。lambda 表達式不能包含諸如賦值或 return 的語句,也不能包含控制結構,如 for、while、if、else 或 def。

lambda 函數在編寫函數式代碼時特別方便。Python 提供了兩個內置函數 map() 和 filter(),它們符合函數式編程范式。第三個函數 reduce() 不再是核心語言的一部分,但仍然可以在名為 functools 的模塊中使用。這三個函數中的每一個都將另一個函數作為其參數之一。

使用 map() 對可迭代對象應用函數

第一個要介紹的函數是 map(),這是 Python 的一個內置函數。使用 map(),您可以依次將一個函數應用于可迭代對象中的每個元素。map() 函數將返回一個迭代器,該迭代器生成結果。這可以使代碼變得非常簡潔,因為 map() 語句通常可以替代顯式的循環。

您可以使用一個可迭代對象或多個可迭代對象來調用 map()。接下來,您將查看在單個可迭代對象上調用 map() 的語法。

map(<f>, <iterable>) 返回一個迭代器,該迭代器生成將函數 <f> 應用到 <iterable> 中每個元素的結果。

下面是一個示例。假設您已經定義了 reverse() 函數,該函數接受一個字符串參數,并使用舊友 [::-1] 字符串切片機制返回其反轉結果;如果您有一個字符串列表,可以使用 map() 將 reverse() 應用到列表中的每個元素:

def reverse(s):
    return s[::-1]


print( reverse("I am a string") )


animals = ["cat", "dog", "hedgehog", "gecko"]
print( map(reverse, animals) )
list( map(reverse, animals) )

圖片圖片

map() 不會返回一個列表。它返回的是一個 map 對象,這是一個迭代器。

使用多個可迭代對象調用 map()

另一種使用 map() 的方式是,當您在函數參數后傳遞多個可迭代對象時:

map(<f>, <iterable?>, <iterable?>, ..., <iterable?>)

在這個例子中,map(<f>, <iterable1>, <iterable2>, ..., <iterablen>) 會將 <f> 應用到每個 <iterablei> 中的元素,并且以并行的方式返回一個迭代器,生成結果。

傳遞給 map() 的 <iterablei> 參數的數量必須與 <f> 預期的參數數量匹配。<f> 作用于每個 <iterablei> 的第一個項目,生成的結果成為返回迭代器的第一個生成項。然后,<f> 作用于每個 <iterablei> 的第二個項目,生成的結果成為第二個生成項,以此類推。

一個詳細的示例可以幫助您更清楚地理解:

def add_three(a, b, c):
    return a + b + c


list(map(add_three, [1, 2, 3], [10, 20, 30], [100, 200, 300]))

圖片圖片

第一項是計算 add_three(1, 10, 100),第二項是計算 add_three(2, 20, 200) 的結果,第三項是計算 add_three(3, 30, 300) 的結果。這可以通過以下示意圖來表示:

圖片圖片

使用 filter() 從可迭代對象中選擇元素

filter() 允許您根據給定函數的評估來選擇或過濾可迭代對象中的項。其函數如下:

filter(<f>, <iterable>)

filter(<f>, <iterable>) 將函數 <f> 應用到 <iterable> 中的每個元素,并返回一個迭代器,該迭代器生成所有 <f> 結果為真值的項。相反,它會過濾掉所有 <f> 結果為假值的項。

在以下示例中,如果 x > 100,greater_than_100(x) 就會返回真值:

def greater_than_100(x):
    return x > 100


list(filter(greater_than_100, [1, 111, 2, 222, 3, 333]))

圖片圖片

在這種情況下,greater_than_100() 對項 111、222 和 333 產生真值,因此這些項會保留,而 filter() 會丟棄 1、2 和 3。與之前的示例一樣,greater_than_100() 是一個簡短的函數,您可以用 lambda 表達式替代它:

圖片圖片

使用 reduce() 將可迭代對象歸約為單一值

reduce() 將一個函數應用于可迭代對象中的項,每次兩個項一同處理,逐步合并它們以生成一個最終結果。

最直接的reduce()調用需要一個函數和一個可迭代對象:

reduce(<f>,<iterable>)

在調用 時reduce(<f>, <iterable>),函數<f>必須是采用兩個參數的函數。然后將使用reduce()逐步組合 中的元素。首先,對 的前兩個元素調用。然后將該結果與第三個元素組合,然后將該結果與第四個元素組合,依此類推,直到列表用盡。然后,返回最終結果。

def f(x, y):
    return x + y


from functools import reduce
reduce(f, [1, 2, 3, 4, 5])

圖片圖片

此調用將產生列表的reduce()結果,如下所示:

圖片圖片

這是對列表中的數字求和的一種相當迂回的方法。

函數式編程是一種編程范式,其中主要的計算方法是純函數的求值。盡管 Python 主要不是函數式語言,但您仍然可以按照函數式編程原則編寫 Python。最好熟悉lambda、map()、filter()和reduce()。它們可以幫助您編寫簡潔、高級、可并行的代碼。您可能還會在其他人編寫的代碼中看到這些函數的使用,因此了解它們的工作原理是很好的。

責任編輯:武曉燕 來源: 新語數據故事匯
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