1.函数对象
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
秉承着一切皆对象的理念,我们再次回头来看函数(function)。函数也是一个对象,具有属性(可以使用dir()查询)。作为对象,它还可以赋值给其它对象名,或者作为参数传递。
lambda函数
在展开之前,我们先提一下lambda函数。可以利用lambda函数的语法,定义函数。lambda例子如下:
func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)
lambda生成一个函数对象。该函数参数为x,y,返回值为x+y。函数对象赋给func。func的调用与正常函数无异。
以上定义可以写成以下形式:
def func(x, y):
return x + y
函数作为参数传递
函数可以作为一个对象,进行参数传递。函数名(比如func)即该对象。比如说:
def test(f, a, b):
print 'test'
print f(a, b) test(func, 3, 5)
test函数的第一个参数f就是一个函数对象。将func传递给f,test中的f()就拥有了func()的功能。
我们因此可以提高程序的灵活性。可以使用上面的test函数,带入不同的函数参数。比如:
test((lambda x,y: x**2 + y), 6, 9)
map()函数
map()是Python的内置函数。它的第一个参数是一个函数对象。
re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])
这里,map()有两个参数,一个是lambda所定义的函数对象,一个是包含有多个元素的表。map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素,每次作用的结果储存于返回的表re中。map通过读入的函数(这里是lambda函数)来操作数据(这里“数据”是表中的每一个元素,“操作”是对每个数据加3)。
在Python 3.X中,map()的返回值是一个循环对象。可以利用list()函数,将该循环对象转换成表。
如果作为参数的函数对象有多个参数,可使用下面的方式,向map()传递函数参数的多个参数:
re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])
map()将每次从两个表中分别取出一个元素,带入lambda所定义的函数。
filter()函数
filter函数的第一个参数也是一个函数对象。它也是将作为参数的函数对象作用于多个元素。如果函数对象返回的是True,则该次的元素被储存于返回的表中。filter通过读入的函数来筛选数据。同样,在Python 3.X中,filter返回的不是表,而是循环对象。
filter函数的使用如下例:
def func(a):
if a > 100:
return True
else:
return False print filter(func,[10,56,101,500])
reduce()函数
reduce函数的第一个参数也是函数,但有一个要求,就是这个函数自身能接收两个参数。reduce可以累进地将函数作用于各个参数。如下例:
print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])
reduce的第一个参数是lambda函数,它接收两个参数x,y, 返回x+y。
reduce将表中的前两个元素(1和2)传递给lambda函数,得到3。该返回值(3)将作为lambda函数的第一个参数,而表中的下一个元素(5)作为lambda函数的第二个参数,进行下一次的对lambda函数的调用,得到8。依次调用lambda函数,每次lambda函数的第一个参数是上一次运算结果,而第二个参数为表中的下一个元素,直到表中没有剩余元素。
上面例子,相当于(((1+2)+5)+7)+9
根据mmufhy的提醒: reduce()函数在3.0里面不能直接用的,它被定义在了functools包里面,需要引入包,见评论区。
总结
函数是一个对象
用lambda定义函数
map()
filter()
reduce()
2.闭包(closure)
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中,我们见到过函数(function);在面向对象编程中,我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码,并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性。
不同的语言实现闭包的方式不同。Python以函数对象为基础,为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范式中,已经多次看到Python使用对象来实现一些特殊的语法)。Python一切皆对象,函数这一语法结构也是一个对象。在函数对象中,我们像使用一个普通对象一样使用函数对象,比如更改函数对象的名字,或者将函数对象作为参数进行传递。
函数对象的作用域
和其他对象一样,函数对象也有其存活的范围,也就是函数对象的作用域。函数对象是使用def语句定义的,函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如下面代码,我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line,就只能在line_conf的隶属范围内调用。
def line_conf():
def line(x):
return 2*x+1
print(line(5)) # within the scope line_conf()
print(line(5)) # out of the scope
line函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。可以看到,在line_conf()中可以调用line函数,而在作用域之外调用line将会有下面的错误:
NameError: name 'line' is not defined
说明这时已经在作用域之外。
同样,如果使用lambda定义函数,那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。
闭包
函数是一个对象,所以可以作为某个函数的返回结果。
def line_conf():
def line(x):
return 2*x+1
return line # return a function object my_line = line_conf()
print(my_line(5))
上面的代码可以成功运行。line_conf的返回结果被赋给line对象。上面的代码将打印11。
如果line()的定义中引用了外部的变量,会发生什么呢?
def line_conf():
b = 15
def line(x):
return 2*x+b
return line # return a function object b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line(5))
我们可以看到,line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b,但b信息存在于line的定义之外 (b的定义并不在line的隶属程序块中)。我们称b为line的环境变量。事实上,line作为line_conf的返回值时,line中已经包括b的取值(尽管b并不隶属于line)。
上面的代码将打印25,也就是说,line所参照的b值是函数对象定义时可供参考的b值,而不是使用时的b值。
一个函数和它的环境变量合在一起,就构成了一个闭包(closure)。在Python中,所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。环境变量取值被保存在函数对象的__closure__属性中。比如下面的代码:
def line_conf():
b = 15
def line(x):
return 2*x+b
return line # return a function object b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line.__closure__)
print(my_line.__closure__[0].cell_contents)
__closure__里包含了一个元组(tuple)。这个元组中的每个元素是cell类型的对象。我们看到第一个cell包含的就是整数15,也就是我们创建闭包时的环境变量b的取值。
下面看一个闭包的实际例子:
def line_conf(a, b):
def line(x):
return ax + b
return line line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))
这个例子中,函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候,我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值,这样,我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到,闭包也具有提高代码可复用性的作用。
如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。利用闭包,我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线),但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后,我们根据line_conf传递来的参数,通过闭包的形式,将最终函数确定下来。
闭包与并行运算
闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下,我们可以让每台电脑负责一个函数,然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终,我们像流水线一样工作,从串联的电脑集群一端输入数据,从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。
并行运算正称为一个热点。这也是函数式编程又热起来的一个重要原因。函数式编程早在1950年代就已经存在,但应用并不广泛。然而,我们上面描述的流水线式的工作并行集群过程,正适合函数式编程。由于函数式编程这一天然优势,越来越多的语言也开始加入对函数式编程范式的支持。
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def line_conf(a, b):
i = a * b
def line(x):
i = i + x
return i * x + b
return line
line1 = line_conf( 4 , 5 )
print line1( 5 )
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则会报UnboundLocalError错误
这里有说明和这个问题的一种解决办法!
闭包有什么用:
惰性求值 || 延迟求值 || 在一系列函数调用中保持某个状态
来自:http://www.cnblogs.com/mess4u/archive/2012/10/23/2735468.html