春节前有网友留言,提醒Python系列好久没更新了(不知不觉又过了一年多)。俺回复留言说:春节假期补上后一篇。昨天听到鞭炮声才发觉元宵已经到了,赶忙写出本文。
  前一个帖子介绍了Python作为”面向对象编程”(以下简称OOP)语言的特点,今天来聊一聊Python作为”函数式编程”(以下简称FP)语言的特点。考虑到本系列面向的是Python的门外汉或刚入门的新手,故本文仅介绍若干浅显的FP特性。

★什么是函数式编程

  说实话,”函数式编程语言”是一个很大的话题。由于篇幅有限,本文不可能对这个话题做全面介绍。俺干脆偷一下懒,只简单说说。
  从字面上看,所谓的函数式编程,就是以”函数”为中心的”编程范式”。估计有同学又会问了,啥是”编程范式”捏?哎呦,这又是一个很大的话题。通俗来讲,”编程范式”就是指编程的套路。比方说大家很熟悉的OOP,就是一种”编程范式”。FP跟OOP一样,都是一种编程的套路。做个简单类比:OOP以”对象/类”作为程序设计的核心,而FP以”函数”作为程序设计的核心。

★FP的特点

  既然说到FP,自然要稍微说一下FP的特色。

◇函数很牛X

  刚才说了,FP是以函数为中心。既然如此,在支持FP的语言中,函数的功能自然十分牛X。通俗地说,OOP语言中,类/对象能干的事情,FP语言中的函数也能干。下面做一些对比,以加深大伙儿的印象。
OOP中,对象可以互相赋值;FP中,函数可以互相赋值。
OOP中,对象可以作为函数的参数/返回值,FP中,函数可以作为函数的参数/返回值。
某些OOP中,类可以嵌套定义;FP中,函数可以嵌套定义。
某些OOP中,可以有匿名类;FP中,可以有匿名函数。

◇避免副作用

  在FP中,特别强调函数不要有”副作用”(洋文叫”side effect”)。没有副作用的函数,又称之为纯函数(pure function)。其输出完全依赖于输入。换句话说,只要输入一样,输出就一样。
  要成为纯函数,函数内部不能读写函数外部变量、不能有设备I/O(比如读写文件)……
  无副作用是FP的重要特性。FP的很多优点来自于此特性。

◇避免控制流

  在FP中,尽量避免用控制流语句(循环语句、判断语句)。对于控制流语句,FP有另外的替代方式。比如:常用递归或高阶函数来替代循环。如此一来,FP的代码会显得更简洁,更可读。

◇多态

  大部分支持FP的语言,也都支持多态。函数参数支持多态化,便可实现非常灵活的功能。

  说了这么多,不知道大伙儿明白了没?还是没整明白的同学,请看维基百科的英文词条(中文词条太简单,看不明白滴)。
  洋文实在看不下去吗?那不妨看看IT大牛Joel写的《你的编程语言能这样做吗?》(中文版在”这里“)。此文以JavaScript来阐述FP的妙处。

★FP的优点

  再稍微说一下FP的好处,以强化大伙儿学习的动力。

◇模块化

  在FP的思想中,函数最好是”纯”的,而且最好只完成”单一”的任务。在这种指导思想下,函数的模块化程度自然就高。

◇可复用性

  模块化程度高,直接的好处就是可复用性好。

◇可读性

  刚才说了,FP的思想强调函数又纯又小。这样的函数,代码的可读性自然好,修改起来也方便。

◇易于调试

  前面提到了纯函数。如果你的程序中大部分函数都是纯函数,则调试Bug会容易很多。像OOP中,类的多个成员函数都可以修改类的成员变量,有时候会导致调试极其困难。而纯函数没有此问题。
  另外,多线程是调试的一大噩梦。当年俺还专门写过帖子,介绍C++多线程的注意事项(在”这里“)。而纯函数由于没有副作用,不必担心各种”互斥”、”死锁”等问题。

◇易于测试

  除了易于调试,纯函数的输出仅仅依赖于输入,这一特点注定了它很容易进行单元测试。

◇适合并行

  在FP中,由于纯函数无副作用,很适合编写并行处理的代码。最典型并且在工业界获得巨大成功的例子就是Erlang。

◇其它

  当然啦,FP的好处远不止上述这些(比如还有:利于形式化证明)。限于篇幅,俺就不展开了。

★Python的函数语法

  Python中,常见的函数定义和函数调用,想必各位都晓得了。下面说几种不太常见的,且跟FP有关的语法。

◇函数赋值

  Python可以把函数直接赋值给一个变量。举例如下:


def square(n) :  # 这是一个计算平方的小函数,后面会反复用它举例
  return n ** 2

f = square  # 此处赋值给变量f
f(10)  # 此处返回100。注意:对该变量使用小括号,等同于调用函数

◇匿名定义

  Python可以用lambda关键字定义单行的匿名函数。套用刚才的例子

square = lambda x : x**2  # 定义一个单参数的匿名函数,并把该函数赋值给变量
square(10)  # 此处返回 100

◇嵌套定义

  Python支持函数的嵌套定义(请看如下例子)。这种语法,在”闭包”中经常出现(后面会具体介绍闭包)。


def outer() :  # 外层函数
  s = "hello"
  def inner() :  # 内层函数
    print(s)  # 此处引用的是外层作用域的变量

  inner()  # 输出 hello
  n = "world"
  inner()  # 输出 world

★和FP相关的内置函数

  在接下去聊之前,有必要先介绍几个FP相关的内置函数。

◇map(func, iter)

为了省事,俺只介绍2参数的map(正宗的map支持N参数)。
参数func是个函数,参数iter是个迭代器(也可以理解为集合)
map()会把iter的每个元素传给func,并把每次调用的结果保存到一个list中,然后返回此list。
举例:
挨个计算整数list的平方

map(square, [1, 2, 3])  # 返回 [1, 4, 9]

◇filter(func, iter)

参数含义同map
filter()会把iter的每个元素传给func,如果func返回结果为True,就把元素保存在一个list中,最后返回此list。
举例:
要过滤出所有奇数


def odd(n) :
  return (n%2) == 1

filter(odd, [1, 2, 3])  # 返回[1, 3]

此处可以用上lambda,把代码简化为一行

filter(lambda n: (n%2)==1, lst)

★消除控制流

  为了让大伙儿更深刻体会FP风格同传统风格的差别,俺把刚才两个例子组合一下——要求返回整数list中所有奇数的平方。
传统的写法(有控制流)


def func1(lst) :
  new_lst = []
  for n in lst :
    if odd(n) :
      new_lst.append(square(n))
  return new_lst

FP的写法(无控制流)


def func2(lst) :
  return map(square, filter(odd, lst))

怎么样?是不是更简洁?连 for / if 两个关键字都不需要。

★List Comprehension

  这个洋文比较难翻译。有人叫做”列表推导”,也有人称为”列表展开”或”列表解析”。(俺比较喜欢头一个翻译——不禁让人联想到”推倒”:)
  在Python中,这是一个很好吃的语法糖——可以让你写出很简洁、很优雅的代码。
举例1:
还拿刚才过滤奇数的例子。

filter(lambda n: (n%2)==1, lst)

上述写法可以等价替换为列表推导

[n for n in lst if (n%2)==1]

举例2:
再来一个稍微复杂的例子。假设有两个整数list,分别存储矩形的宽度和高度。现在想把所有的宽度和高度进行两两组合,把大于10的面积打印出来。
传统的写法(2层循环,4行代码)


for w in width :
  for h in height :
    if w*h > 10 :
      print(w*h)

FP的写法(无循环,1行代码,多精致啊)

print( [w*h for w in width for h in height if w*h > 10] )

  除了列表推导,Python中还有字典推导、集合推导等等。为了省点口水,暂且打住。

★闭包

  闭包,洋文叫”closure”,解释在”这里“。它是FP的常见手法。那闭包到底有啥用捏?俺举一个微积分中,函数求导的例子。(不懂微积分或者对高数有心理阴影的同学,别担心,请把注意力集中在代码上)


def d(f) :
  def calc(x) :
    dx = 0.000001  # 表示无穷小的Δx
    return (f(x+dx) - f(x)) / dx  # 计算斜率。注意,此处引用了外层作用域的变量 f
  return calc  # 此处用函数作为返回值(也就是函数 f 的导数)

现在,假设要计算二次函数 f(x) = x2 + x + 1 的导数,只需

f = lambda x : x**2 + x + 1  # 先把二次函数用代码表达出来
f1 = d(f)  # 这个f1 就是 f 的一阶导数啦。注意,导数依然是个函数

有了一阶导数,就可以很容易地计算该函数在某点的斜率
比如要计算 x=3 的斜率,只需

f1(3)

如果要想得到二阶导数(导数的导数),只需依样画葫芦(瞧这代码写得多优雅)

f2 = d(f1)

  看到这里,大伙儿不妨设想一下:如果不用FP,改用OOP,上述需求该如何实现?俺觉得吧,用OOP来求导,这代码写起来多半是又丑又臭。

★结尾

  今天聊了不少FP的语法特性,可惜还是没聊完。由于俺比较懒,而且怕写得太长没人看,所以一些高级话题(比如:迭代器、生成器、等),今天就不介绍了。假如列位看官对那些玩意儿感兴趣,再抽空单独写一帖。

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