編程范型提供了(同時決定了)程序員對程序執(zhí)行的看法。例如,在面向?qū)ο缶幊讨校绦騿T認為程序是一系列相互作用的對象,而在函數(shù)式編程中一個程序會被看作是一個無狀態(tài)的函數(shù)計算的串行。
正如軟件工程中不同的群體會提倡不同的“方法學(xué)”一樣,不同的編程語言也會提倡不同的“編程范型”。一些語言是專門為某個特定的范型設(shè)計的(如Smalltalk和Java支持面向?qū)ο缶幊蹋鳫askell和Scheme則支持函數(shù)式編程),同時還有另一些語言支持多種范型(如Ruby、Common Lisp、Python和Oz)。
編程范型和編程語言之間的關(guān)系可能十分復(fù)雜,由于一個編程語言可以支持多種范型。例如,C++設(shè)計時,支持過程化編程、面向?qū)ο缶幊桃约胺盒途幊獭H欢O(shè)計師和程序員們要考慮如何使用這些范型元素來構(gòu)建一個程序。一個人可以用C++寫出一個完全過程化的程序,另一個人也可以用C++寫出一個純粹的面向?qū)ο蟪绦颍踔吝€有人可以寫出雜揉了兩種范型的程序。
不管看官是初學(xué)者還是老油條,都建議將上面這段話認真讀完,不管理解還是不理解,總能有點感覺的。
這里推薦一篇文章,這篇文章來自網(wǎng)絡(luò):《主要的編程范型》
扯了不少編程范型,今天本講要講什么呢?今天要介紹幾個python中的小函數(shù),這幾個函數(shù)都是從函數(shù)式編程借鑒過來的,它們就是:
filter、map、reduce、lambda、yield
有了它們,最大的好處是程序更簡潔;沒有它們,程序也可以用別的方式實現(xiàn),只不過麻煩一些罷了。所以,還是能用則用之吧。
lambda
lambda函數(shù),是一個只用一行就能解決問題的函數(shù),聽著是多么誘人呀。看下面的例子:
代碼如下:
>>> new_numbers = []
>>> for i in numbers:
... new_numbers.append(add(i)) #調(diào)用add()函數(shù),并append到list中
...
>>> new_numbers
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
在這個例子中,add()只是一個中間操作。當(dāng)然,上面的例子完全可以用別的方式實現(xiàn)。比如:
代碼如下:
首先說明,這種列表解析的方式是非常非常好的。
但是,我們偏偏要用lambda這個函數(shù)替代add(x),如果看官和我一樣這么偏執(zhí),就可以:
代碼如下:
這里的lam就相當(dāng)于add(x),請看官對應(yīng)一下,這一行l(wèi)ambda x:x+3就完成add(x)的三行(還是兩行?),特別是最后返回值。還可以寫這樣的例子:
代碼如下:
通過上面例子,總結(jié)一下lambda函數(shù)的使用方法:
•在lambda后面直接跟變量
•變量后面是冒號
•冒號后面是表達式,表達式計算結(jié)果就是本函數(shù)的返回值
為了簡明扼要,用一個式子表示是必要的:
代碼如下:
要特別提醒看官:雖然lambda 函數(shù)可以接收任意多個參數(shù) (包括可選參數(shù)) 并且返回單個表達式的值,但是lambda 函數(shù)不能包含命令,包含的表達式不能超過一個。不要試圖向 lambda 函數(shù)中塞入太多的東西;如果你需要更復(fù)雜的東西,應(yīng)該定義一個普通函數(shù),然后想讓它多長就多長。
就lambda而言,它并沒有給程序帶來性能上的提升,它帶來的是代碼的簡潔。比如,要打印一個list,里面依次是某個數(shù)字的1次方,二次方,三次方,四次方。用lambda可以這樣做:
代碼如下:
lambda做為一個單行的函數(shù),在編程實踐中,可以選擇使用。根據(jù)我的經(jīng)驗,盡量少用,因為它或許更多地是為減少單行函數(shù)的定義而存在的。
map
先看一個例子,還是上面講述lambda的時候第一個例子,用map也能夠?qū)崿F(xiàn):
代碼如下:
>>> map(add,numbers) #add(x)是上面講述的那個函數(shù),但是這里只引用函數(shù)名稱即可
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
>>> map(lambda x: x+3,numbers) #用lambda當(dāng)然可以啦
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
map()是python的一個內(nèi)置函數(shù),它的基本樣式是:map(func, seq),func是一個函數(shù),seq是一個序列對象。在執(zhí)行的時候,序列對象中的每個元素,按照從左到右的順序,依次被取出來,并塞入到func那個函數(shù)里面,并將func的返回值依次存到一個list中。
在應(yīng)用中,map的所能實現(xiàn)的,也可以用別的方式實現(xiàn)。比如:
代碼如下:
>>> def sqr(x): return x**2
...
>>> map(sqr,items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x**2,items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> [ x**2 for x in items ] #這個我最喜歡了,一般情況下速度足夠快,而且可讀性強
[1, 4, 9, 16, 25]
條條大路通羅馬,以上方法,在編程中,自己根據(jù)需要來選用啦。
在以上感性認識的基礎(chǔ)上,在來瀏覽有關(guān)map()的官方說明,能夠更明白一些。
代碼如下:
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.
理解要點:
•對iterable中的每個元素,依次應(yīng)用function的方法(函數(shù))(這本質(zhì)上就是一個for循環(huán))。
•將所有結(jié)果返回一個list。
•如果參數(shù)很多,則對么個參數(shù)并行執(zhí)行function。
例如:
代碼如下:
請看官注意了,上面這個例子如果用for循環(huán)來寫,還不是很難,如果擴展一下,下面的例子用for來改寫,就要小心了:
代碼如下:
這才顯示出map的簡潔優(yōu)雅。
預(yù)告:下一講詳解reduce和filter
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