支持函數(shù)式編程的語(yǔ)言通常具有如下特征，大量使用這些特征的代碼即可被認(rèn)為是函數(shù)式的：

函數(shù)是一等公民

函數(shù)能作為參數(shù)傳遞，或者是作為返回值返回。這個(gè)特性使得模板方法模式非常易于編寫，這也促使了這個(gè)模式被更頻繁地使用。

以一個(gè)簡(jiǎn)單的集合排序?yàn)槔僭O(shè)lst是一個(gè)數(shù)集，并擁有一個(gè)排序方法sort需要將如何確定順序作為參數(shù)。

如果函數(shù)不能作為參數(shù)，那么lst的sort方法只能接受普通對(duì)象作為參數(shù)。這樣一來我們需要首先定義一個(gè)接口，然后定義一個(gè)實(shí)現(xiàn)該接口的類，最后將該類的一個(gè)實(shí)例傳給sort方法，由sort調(diào)用這個(gè)實(shí)例的compare方法，就像這樣：

#偽代碼

interfaceComparator{

compare(o1,o2)

}

lst=list(range(5))

lst.sort(Comparator(){

compare(o1,o2){

returno2-o1//逆序

})

可見，我們定義了一個(gè)新的接口、新的類型(這里是一個(gè)匿名類)，并new了一個(gè)新的對(duì)象只為了調(diào)用一個(gè)方法。如果這個(gè)方法可以直接作為參數(shù)傳遞會(huì)怎樣呢?看起來應(yīng)該像這樣：

defcompare(o1,o2):

returno2-o1#逆序

lst=list(range(5))

lst.sort(compare)

請(qǐng)注意，前一段代碼已經(jīng)使用了匿名類技巧從而省下了不少代碼，但仍然不如直接傳遞函數(shù)簡(jiǎn)單、自然。

匿名函數(shù)(lambda)

lambda提供了快速編寫簡(jiǎn)單函數(shù)的能力。對(duì)于偶爾為之的行為，lambda讓你不再需要在編碼時(shí)跳轉(zhuǎn)到其他位置去編寫函數(shù)。

lambda表達(dá)式定義一個(gè)匿名的函數(shù)，如果這個(gè)函數(shù)僅在編碼的位置使用到，你可以現(xiàn)場(chǎng)定義、直接使用：

1lst.sort(lambdao1,o2:o1.compareTo(o2))

相信從這個(gè)小小的例子你也能感受到強(qiáng)大的生產(chǎn)效率：)

封裝控制結(jié)構(gòu)的內(nèi)置模板函數(shù)

為了避開邊界效應(yīng)，函數(shù)式風(fēng)格盡量避免使用變量，而僅僅為了控制流程而定義的循環(huán)變量和流程中產(chǎn)生的臨時(shí)變量無疑是最需要避免的。

假如我們需要對(duì)剛才的數(shù)集進(jìn)行過濾得到所有的正數(shù)，使用指令式風(fēng)格的代碼應(yīng)該像是這樣：

lst2=list()

foriinrange(len(lst)):#模擬經(jīng)典for循環(huán)

iflst[i]>0:

lst2.append(lst[i])

這段代碼把從創(chuàng)建新列表、循環(huán)、取出元素、判斷、添加至新列表的整個(gè)流程完整的展示了出來，儼然把解釋器當(dāng)成了需要手把手指導(dǎo)的傻瓜。然而，“過濾”這個(gè)動(dòng)作是很常見的，為什么解釋器不能掌握過濾的流程，而我們只需要告訴它過濾規(guī)則呢?

在Python里，過濾由一個(gè)名為filter的內(nèi)置函數(shù)實(shí)現(xiàn)。有了這個(gè)函數(shù)，解釋器就學(xué)會(huì)了如何“過濾”，而我們只需要把規(guī)則告訴它：

1lst2=filter(lambdan:n>0,lst)

這個(gè)函數(shù)帶來的好處不僅僅是少寫了幾行代碼這么簡(jiǎn)單。

封裝控制結(jié)構(gòu)后，代碼中就只需要描述功能而不是做法，這樣的代碼更清晰，更可讀。因?yàn)楸荛_了控制結(jié)構(gòu)的干擾，第二段代碼顯然能讓你更容易了解它的意圖。

另外，因?yàn)楸荛_了索引，使得代碼中不太可能觸發(fā)下標(biāo)越界這種異常，除非你手動(dòng)制造一個(gè)。

函數(shù)式編程語(yǔ)言通常封裝了數(shù)個(gè)類似“過濾”這樣的常見動(dòng)作作為模板函數(shù)。唯一的缺點(diǎn)是這些函數(shù)需要少量的學(xué)習(xí)成本，但這絕對(duì)不能掩蓋使用它們帶來的好處。

閉包(closure)

閉包是綁定了外部作用域的變量(但不是全局變量)的函數(shù)。大部分情況下外部作用域指的是外部函數(shù)。

閉包包含了自身函數(shù)體和所需外部函數(shù)中的“變量名的引用”。引用變量名意味著綁定的是變量名，而不是變量實(shí)際指向的對(duì)象;如果給變量重新賦值，閉包中能訪問到的將是新的值。

閉包使函數(shù)更加靈活和強(qiáng)大。即使程序運(yùn)行至離開外部函數(shù)，如果閉包仍然可見，則被綁定的變量仍然有效;每次運(yùn)行至外部函數(shù)，都會(huì)重新創(chuàng)建閉包，綁定的變量是不同的，不需要擔(dān)心在舊的閉包中綁定的變量會(huì)被新的值覆蓋。

回到剛才過濾數(shù)集的例子。假設(shè)過濾條件中的0這個(gè)邊界值不再是固定的，而是由用戶控制。如果沒有閉包，那么代碼必須修改為：

classgreater_than_helper:

def__init__(self,minval):

self.minval=minval

defis_greater_than(self,val):

returnval>self.minval

defmy_filter(lst,minval):

helper=greater_than_helper(minval)

returnfilter(helper.is_greater_than,lst)

請(qǐng)注意我們現(xiàn)在已經(jīng)為過濾功能編寫了一個(gè)函數(shù)my_filter。如你所見，我們需要在別的地方(此例中是類greater_than_helper)持有另一個(gè)操作數(shù)minval。

如果支持閉包，因?yàn)殚]包可以直接使用外部作用域的變量，我們就不再需要greater_than_helper了：

defmy_filter(lst,minval):

returnfilter(lambdan:n>minval,lst)

可見，閉包在不影響可讀性的同時(shí)也省下了不少代碼量。

函數(shù)式編程語(yǔ)言都提供了對(duì)閉包的不同程度的支持。在Python2.x中，閉包無法修改綁定變量的值，所有修改綁定變量的行為都被看成新建了一個(gè)同名的局部變量并將綁定變量隱藏。Python3.x中新加入了一個(gè)關(guān)鍵字nonlocal以支持修改綁定變量。但不管支持程度如何，你始終可以訪問(讀取)綁定變量。

內(nèi)置的不可變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了避開邊界效應(yīng)，不可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是函數(shù)式編程中不可或缺的部分。不可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保證數(shù)據(jù)的一致性，極大地降低了排查問題的難度。

例如，Python中的元組(tuple)就是不可變的，所有對(duì)元組的操作都不能改變?cè)M的內(nèi)容，所有試圖修改元組內(nèi)容的操作都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)異常。

函數(shù)式編程語(yǔ)言一般會(huì)提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的兩種版本(可變和不可變)，并推薦使用不可變的版本。

遞歸

遞歸是另一種取代循環(huán)的方法。遞歸其實(shí)是函數(shù)式編程很常見的形式，經(jīng)常可以在一些算法中見到。但之所以放到最后，是因?yàn)閷?shí)際上我們一般很少用到遞歸。如果一個(gè)遞歸無法被編譯器或解釋器優(yōu)化，很容易就會(huì)產(chǎn)生棧溢出;另一方面復(fù)雜的遞歸往往讓人感覺迷惑，不如循環(huán)清晰，所以眾多最佳實(shí)踐均指出使用循環(huán)而非遞歸。

這一系列短文中都不會(huì)關(guān)注遞歸的使用。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python如何辨認(rèn)函數(shù)式風(fēng)格?希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。

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