Python3 中作为一等对象的函数

在 Python 语言中,函数与整数、字符串、字典等基本数据类型一样,都是 一等对象 。所谓一等对象,即满足如下三个条件:

  • 在运行时创建
  • 能赋值给变量
  • 能作为函数的参数或返回值

以下 IDLE 中的代码即在运行时创建了函数 factorial

>>> def factorial(n):
...     '''calculates n!'''
...     return 1 if n < 2 else n * factorial(n-1)
...
>>> factorial(5)
120
>>> factorial.__doc__
'calculates n!'
>>> type(factorial)
<class 'function'>
>>> fact = factorial
>>> fact
<function factorial at 0x7f55bc771c10>
>>> fact(5)
120
>>> list(map(fact, range(10)))
[1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880]

从输出中可以看出, factorialfunction 类的实例对象, __doc__factorial 对象众多属性中的一个。

可以把 factorial 函数赋值给变量 fact ,通过 fact 变量调用 factorial 函数。还可以把 factorial 作为参数传递给 map 函数。

这些行为表现了函数作为一等对象的特性。

一、高阶函数

接受函数作为参数,或者把函数作为返回值的函数即为 高阶函数

如内置用于排序的 sorted 函数,它的 key 参数用于传入一个函数,在需要排序的每个元素上执行特定的操作。如根据单词长度对多个字符串进行排序:

>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
>>> sorted(fruits, key=len)
['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'raspberry', 'strawberry']

任何单参数的函数都可以作为 key 的值传给 sorted 函数,如把单词反向拼写作为排序条件:

>>> def reverse(word):
...     return word[::-1]
...
>>> reverse('test')
'tset'
>>> sorted(fruits, key=reverse)
['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']

map、filter 与 reduce

函数式编程语言通常会提供 mapfilterreduce 三个高阶函数或者实现了类似功能的函数。Python3 中的列表推导和生成器即具有 mapfilter 函数的功能。

参考如下示例:

>>> def fact(n):
...     return 1 if n < 2 else n * fact(n-1)
...
>>> list(map(fact, range(6)))
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> [fact(n) for n in range(6)]
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> list(map(fact, filter(lambda n: n % 2, range(6))))
[1, 6, 120]
>>> [fact(n) for n in range(6) if n % 2]
[1, 6, 120]

通过列表推导可以完成与 mapfilter 函数类似的工作,且可读性更高,也避免了使用 lambda 表达式。

reduce 在 Python2 中是内置函数,但在 Python3 中被移到了 functools 模块中。 reduce 可以把某个操作连续地应用到某个序列上,累计所有的结果,把产生的一系列值规约成一个值。因此常用于求和计算,但内置的 sum 函数在可读性和性能方面更优。

>>> from functools import reduce
>>> from operator import add
>>> reduce(add, range(101))
5050
>>> sum(range(101))
5050

二、匿名函数

可以使用 lambda 关键字在 Python 表达式内创建匿名函数。

在函数的参数列表中最适合使用匿名函数。如前面的根据字符串反序后的结果对单词列表进行排序,可以使用 lambda 匿名函数替代传入 sortedreverse 函数:

>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
>>> sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1])
['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']

lambda 表达式 lambda words: words[::-1] 即等同于之前的 reverse 函数:

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

除了作为参数传给某个高阶函数外,Python 很少使用匿名函数。

三、可调用对象

除了用户自定义的函数,其他可调用对象也可以使用调用运算符(即 () )。

Python 的数据模型中共包含 7 种可调用对象:

  • 用户自定义函数:使用 def 语句或 lambda 表达式创建的函数
  • 内置函数:由 C 语言(CPython)实现的函数,如 lentime.strftime
  • 内置方法:使用 C 语言实现的方法,如 dict.get
  • 方法:在类的定义体中定义的函数
  • 类:类在调用时会使用 __new__ 方法创建实例,然后运行 __init__ 初始化实例,最后将实例返回给调用方。调用类相当于调用函数。
  • 类的实例:如果类的定义中实现了 __call__ 方法,则其实例可以作为函数调用
  • 生成器:使用 yield 关键字的函数或方法。可以返回生成器对象。

使用内置的 callable() 函数可以确认对象是否可调用。

任何 Python 对象都可以表现得像函数,只需实现该实例的 __call__ 方法。

如下面的 bingocall.py ,从列表中随机取出一个元素:

import random

class BingoCage:
    def __init__(self, items):
        self._items = list(items)
        random.shuffle(self._items)

    def pick(self):
        try:
            return self._items.pop()
        except IndexError:
            raise LookupError('pick from empty BingoCage')

    def __call__(self):
        return self.pick()


bingo = BingoCage(range(50))
print(bingo.pick())
# => 38
print(bingo())
# => 22
print(callable(bingo))
# => True

bingoBingoCage 类的一个实例,由于 BingoCage 类中实现了 __call__ 方法,则 bingo 对象是可调用的( bingo() )。

四、支持函数式编程的模块

operator

在函数式编程中,经常需要将算术运算符当作函数使用。如不使用递归计算阶乘。

使用 reducelambda 表达式计算阶乘:

>>> from functools import reduce
>>> def fact(n):
...     return reduce(lambda a, b: a*b, range(1, n+1))
...
>>> fact(5)
120

Python 中的 operator 为多个运算符提供了对应的函数,可以避免写 lambda a, b: a*b 这种匿名函数。

使用 reduceoperator.mul 计算阶乘:

>>> from operator import mul
>>> from functools import reduce
>>> def fact(n):
...     return reduce(mul, range(1, n+1))
...
>>> fact(5)
120

operator 模块中还有一类 itemgetterattrgetter 函数,可以替代从序列中取出元素或读取属性的 lambda 表达式。

如根据元组中的第二个元素对多个元组进行排序:

>>> metro_data = [
...     ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)),
...     ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)),
...     ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)),
...     ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)),
...     ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)),
... ]
>>> from operator import itemgetter
>>> for city in sorted(metro_data, key=itemgetter(1)):
...     print(city)
...
('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833))
('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889))
('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333))
('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386))

如果把多个参数传递给 itemgetter ,则该函数会返回由提取的值构成的元组:

>>> cc_name = itemgetter(1, 0)
>>> for city in metro_data:
...     print(cc_name(city))
...
('JP', 'Tokyo')
('IN', 'Delhi NCR')
('MX', 'Mexico City')
('US', 'New York-Newark')
('BR', 'Sao Paulo')

attrgetteritemgetter 作用类似,可以根据名称提取对象的属性。

operator 模块中还有一个 methodcaller 函数,可以用来在某个对象上调用由参数指定的方法。

>>> from operator import methodcaller
>>> s = 'The time has come'
>>> upcase = methodcaller('upper')
>>> upcase(s)
'THE TIME HAS COME'
>>> hiphenate = methodcaller('replace', ' ', '-')
>>> hiphenate(s)
'The-time-has-come'

functools.partial

高阶函数 functools.partial 用来 部分应用 某个函数。即基于某个函数创建一个新的可调用对象,并把原函数的某些参数固定。

如使用 partial 把一个接受双参数的函数改编成单参数的可调用对象:

>>> from operator import mul
>>> from functools import partial
>>> triple = partial(mul, 3)
>>> triple(7)
21
>>> list(map(triple, range(1, 10)))
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

partial() 函数返回一个 functools.partial 对象,该对象提供对原函数的访问和固定原函数参数的行为。

>>> def greeting(words, name):
...     return f'{words}, {name}!'
...
>>> from functools import partial
>>> greeting2 = partial(greeting, name='skitar')
>>> greeting2("what's up")
"what's up, skitar!"
>>> greeting2
functools.partial(<function greeting at 0x7f70f31788b0>, name='skitar')
我来评几句
登录后评论

已发表评论数()

相关站点

+订阅
热门文章