可愛的Python：Python中的函數編程（二）

專欄繼續 David 對 Python 中的函數編程 (FP) 的介紹。請閱讀本文對解決編程問題的不同範例的介紹，在介紹過程中 David 將闡述幾個中進階的 FP 概念。

在 第 1 部分，有關函數編程的前一個專欄中，我介紹了一些 FP 的基礎概念。本專欄將進一步深入研究這一概念性相當強的領域。對於我們的研究，Bryn Keller 的 “Xoltar 工具包” 將提供有用的協助。Keller 把很多 FP 的優勢都集中在一個包括純 Python 技術執行的小巧模組中。除了 functional 模組，Xoltar 工具包還包括 lazy 模組，該模組支援“只在需要時”賦值的結構。許多傳統函數語言也具有緩式賦值，因此在這些組件中，Xoltar 工具包使您獲得象 Haskell 這樣的函數語言該有的大部分功能。

綁定

細心的讀者可能記得我在 第 1 部分的函數技術中指出的限制。特別在 Python 中不能避免表示函數運算式的名稱的重新綁定。在 FP 中，名稱通常被理解為較長運算式的縮寫，但這一說法暗示著“同一運算式總是求出相同的值”。如果標記的名稱重新被綁定，這一暗示便不成立。例如，讓我們定義一些在函數編程中要用到的快捷運算式，比如：

清單 1. 以下 Python FP 部分的重新綁定要造成故障

>>> car =

　　　　　lambda

　　　　 lst: lst[0]
>>> cdr =

　　　　　lambda

　　　　 lst: lst[1:]
>>> sum2 =

　　　　　lambda

　　　　 lst: car(lst)+car(cdr(lst))
>>> sum2(range(10))
1
>>> car =

　　　　　lambda

　　　　 lst: lst[2]
>>> sum2(range(10))
5