003-python函数式编程，模块

1、函数式编程

1.1 高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式

函数名也是变量，函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数

1.2 map/reduce

1.2.1 map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回

>>> def f(x):
return x * x

>>> r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

1.2.2 reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
利用reduce把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

配合map()，把str转换为int的函数

from functools import reduce DIGITS = {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9} def str2int(s): def fn(x, y): return x * 10 + y def char2num(s): return DIGITS[s] return reduce(fn, map(char2num, s))

1.2.3 filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写

>>> def is_odd(n):
return n%2 == 1

>>> list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
[1, 5, 9, 15]

filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list

1.2.4 sorted

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

对字符串排序,我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower)
[‘about‘, ‘bob‘, ‘Credit‘, ‘Zoo‘]

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower, reverse=True)
[‘Zoo‘, ‘Credit‘, ‘bob‘, ‘about‘]

1.3 匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便
以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果
匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数

>>> f = lambda x: x * x
>>> f(5)
25

可以把匿名函数作为返回值返回

def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y

1.4 偏函数

在介绍函数参数的时候，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点
int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换

>>> int(‘12345‘, base=8)
5349
>>> int(‘12345‘, 16)
74565

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2(‘1000000‘)
64
>>> int2(‘1010101‘)
85

2、模块

为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）

2.1 __init__

每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany

2.2 模块：

模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。
创建自己的模块时，要注意：
1.模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
2.模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行import abc，若成功则说明系统存在此模块。

2.3 关于if __name__ == ‘__main__‘的解释

1：__name__是一个变量。前后加了双下划线是因为这是系统定义的名字。普通变量不要使用此方式命名变量。
2：Python有很多模块，而这些模块是可以独立运行的！这点不像C++和C的头文件。
3：import的时候是要执行所import的模块的。
4：__name__就是标识模块的名字的一个系统变量。这里分两种情况：假如当前模块是主模块（也就是调用其他模块的模块），那么此模块名字就是__main__，通过if判断这样就可以执行“__mian__:”后面的主函数内容；假如此模块是被import的，则此模块名字为文件名字（不加后面的.py），通过if判断这样就会跳过“__mian__:”后面的内容。

通过上面方式，python就可以分清楚哪些是主函数，进入主函数执行；并且可以调用其他模块的各个函数等等。