python之函數式編程

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# -*- coding: utf-8 -*-    #把函數作為參數傳入，這樣的函數稱為高階函數，函數式編程就是指這種高度抽象的編程範式      #python內建map, reduce函數的用法  map(f, [x1, x2, x3, x4]) = [f(x1), f(x2), f(x3), f(x4)]  map(lambda x,y: x+y, [1,1,1], [2,3,4])  reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)  filter(f, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])  #篩選符合f的資料，返回list  sorted([x1, x2, x3, x4], f)   #以f的形式進行排序，返回list  #一個例子  def str2int(s):      def fn(x, y):          return x * 10 + y      def char2num(s):          return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]      return reduce(fn, map(char2num, s))  #用lambda函數進一步簡化  def char2num(s):      return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]    def str2int(s):      return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))      #關鍵字lambda表示匿名函數（速定義單行的最小函數）  (lambda x: x*2)(3)        ‘‘‘‘‘ 裝飾器是一個很著名的設計模式，經常被用於有切面需求的情境，較為經典的有插入日誌、效能測試、交易處理, Web許可權校正, Cache等。  很有名的例子，就是咖啡，加糖的咖啡，加牛奶的咖啡。本質上，還是咖啡，只是在原有的東西上，做了“裝飾”，使之附加一些功能或特性。  例如記錄日誌，需要對某些函數進行記錄  笨的辦法，每個函數加入代碼，如果代碼變了，就悲催了  裝飾器的辦法，定義一個專門日誌記錄的裝飾器，對需要的函數進行裝飾，搞定  優點 抽離出大量函數中與函數功能本身無關的雷同代碼並繼續重用  即，可以將函數“修飾”為完全不同的行為，可以有效將商務邏輯正交分解，如用於將許可權和身分識別驗證從業務中獨立出來  概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能‘‘‘  

#本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數  def log(func):      def wrapper(*args, **kw):          print ‘call %s():‘ % func.__name__          return func(*args, **kw)      return wrapper   @log  #相當於now = log(now)  def now():      print ‘2013-12-25‘    ------------------------------  >>> now()  call now():  2013-12-25    #如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更複雜。比如，要自訂log的文本：  def log(text):      def decorator(func):          def wrapper(*args, **kw):              print ‘%s %s():‘ % (text, func.__name__)              return func(*args, **kw)          return wrapper      return decorator   @log(‘execute‘)   #相當於now = log(‘execute‘)(now)  def now():      print ‘2013-12-25‘    ------------------------------  >>> now()  execute now()  

有一些細節需要注意。裝飾後（函數名等函數屬性會發生改變）。所以寫一個裝飾器的時候，最好在實現之前加上functools模組的warp，它能保留原有函數的名稱和docstring.

import functools    def log(func):     @functools.wraps(func)      def wrapper(*args, **kw):          print ‘call %s():‘ % func.__name__          return func(*args, **kw)      return wrapper   @log    def now():      print ‘2013-12-25‘  

 

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