fluent python (五)一等函数

“一等对象”的定义：为满足下列条件的程序实体

在运行时创建
能赋值给变量或数据结构中的元素
能作为参数穿给函数
能作为函数的返回结果

在python中，整数、字符串、字典都是一等对象。人们常把“把函数视为一等对象”称作为“一等函数”。在python中，所有函数都是一等函数。

def factorial(n):
    """return n!"""
    return 1 if n < 2 else n * factorial(n - 1)

print(factorial(12))
print(factorial.__doc__)
print(type(factorial))

我们利用递归实现了一个math库中的一个函数factorial也就是阶乘函数。__doc__属性是生成对象的帮助文档。

fact = factorial
print(fact)
print(fact(10))
print(map(fact, range(11)))
print(list(map(fact, range(10))))

我们把函数factorial作为一个变量传给fact,fact具有和factorial一样的功能，我们把这个函数作为参数传给map，并可以得到一个可迭代的对象。

高阶函数

接受函数为参数，或者把函数作为返回结果的函数就是高阶函数，比如map, sorted.在python函数式编程中为人熟知的高阶函数有map,filter,reduce和apply，其中apply已经被淘汰了。如果想使用不定量的参数调用函数，可以直接如fn(*args, **keywords)，这样使用

在python3中，map和filter还是内置函数，但是由于引入了列表推导和生成器表达式，他们没这么重要了。

print(list(map(fact, range(6))))
print([fact(n) for n in range(6)])

print(list(map(fact, filter(lambda n: n % 2, range(6)))))
print([fact(n) for n in range(6) if n % 2 == 1])

可以发现列表推导的反而更容易书写和阅读。

在python3中,map和filter返回生成器(一种迭代器)，因此他们直接替代品是生成器表达式。

在python2中，reduce是内置函数，python3中放置到了functools模块了，这个函数最常用于求和。

from functools import reduce
from operator import add
from operator import sub
print(reduce(add, range(100)))
print(reduce(sub, range(100)))
print(sum(range(100)))

如果仅仅只是用于求和的话，我们可以用内置函数sum来实现。

除此之外还有两个常用的归约函数:all(iterable)和any(iterable), 从字面意思上就知道前者需要序列中所有元素都为真才返回真，而后者只需存在。

匿名函数

反转拼写给单词倒序排序。

1 2	words = ['az', 'by', 'cx'] print(sorted(words, key=lambda word: word[::-1], reverse=True))

lambda除了作为参数传给高阶函数一般难以书写或者较难阅读，更多的只是一个语法糖，实质上与def一样，会创建一个函数对象，也是python中几种可调用对象的一种。

可调用对象

除了用户定义的函数，调用预算符( 即() )还可以应用到其他对象上，如果想判断对象能否调用，可以使用callable()函数。

python数据模型文档给出的7种可调用对象：

用户定义的函数:用def,lambda 表达式创建的
内置函数: 使用C语言(Cpython)实现的函数，如len,time.strftime;
内置方法: C语言实现，如dict.get
方法: 在类的定义体中定义的函数
类：调用类方法时会创建一个实例，然后运行__init__方法，初始化实例，最后把实例返回给调用方。因为Python没有new运算符，所以调用类相当于调用函数。
类的实例：如果类定义__call__方法，那么他的实例是可以作为函数调用。
生成器函数:使用yield关键字的函数或者方法，返回的是生成器对象。

用户定义的可调用类型

任何python对象的都可以表现的像函数，只要实现了__call__实例方法。

from random import shuffle

class Huchi:
    def __init__(self, items):
        self._items = list(items)
        shuffle(self._items) #打乱

    def pick(self):
        try:
            return self._items.pop()
        except IndexError:
            print('Huchi is hungry')

    def __call__(self):
        return self.pick()

if __name__ == "__main__":
    littleHuchi = Huchi(range(3))

    for i in range(4):
        print(littleHuchi())

    print(callable(littleHuchi))

函数内省

使用dir可以探知对象所具有的属性。大多数属性是python对象所共有的。

class C: pass
obj = C()
def func(): pass
print(sorted(set(dir(func)) - set(dir(obj))))

我们可以看到函数独有而一般类对象所没有的属性。

名称	类型	说明
__annotations__	dict	参数和返回值的注解
__call__	method-wrapper	实现()运算符，即可调用对象协议
__closure__	tuple	函数闭包，自由变量的绑定(通常是None)
__code__	code	编译成字节码的函数元数据和函数定义体
__defaults__	tuple	形式参数的默认值
__get__	method-wrapper	实现只读描述符协议
__globals__	dict	函数所在模块中的全局变量
__kwdefaults__	dict	仅限关键字形式参数的默认值
__name__	str	函数名称
__qualname__	str	函数的限定名称

仅限关键字参数

def tag(name, *content, cls=None, **attrs):
    """return one or more html tag(s)"""
    if cls is not None:
        attrs['class'] = cls

    if attrs:
        attr_str = ''.join(' %s="%s"' % (attr, value)
                           for attr, value in
                           sorted(attrs.items()))
    else :
        attr_str = ''
    if content:
        return '\n'.join('<%s%s>%s</%s>' % (name, attr_str, c, name) for c in content)
    else : return '<%s%s />' % (name, attr_str)

print(tag('br'))
print(tag('p', 'hello', 'huchi', cls='huchi', id=33))

定义函数时若想指定仅限关键字参数，要把这些放在*后

1 2	def f(a, *, b): return a, b

获取关于参数的信息

def clip(text, max_len=80):
    """
    return the string before max_len or after it
    """
    end = None
    if len(text) > max_len:
        space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
        if space_before >= 0:
            end = space_before
        else:
            space_after = text.rfind(' ',max_len)
            if space_after >= 0:
                end = space_after
    if end is None:
        end = len(text)
    return text[:end].rstrip()

同文件下，我们可以用交互式的解释器来测试一下：

>>> from test import clip
>>> clip.__defaults__
(80,)
>>> clip.__code__
<code object clip at 0x01563020...>
>>> clip.__code__.co_varnames
('text', 'max_len', 'end', 'space_before', 'space_after')
>>> clip.__code__.co_argcount
2

在inspect模块中有更好的方式：

>>> from inspect import signature
>>> sig = signature(clip)
>>> sig
<Signature (text, max_len=80)>
>>> str(sig)
'(text, max_len=80)'
>>> for name, param in sig.parameters.items():
...     print(param.kind, ':', name, '=', param.default)
...
...
POSITIONAL_OR_KEYWORD : text = <class 'inspect._empty'>
POSITIONAL_OR_KEYWORD : max_len = 80

显然inspect._empty表示没有默认值。kind属性的值是_ParameterKind类中的5个值之一:1.POSITIONAL_OR_KEYWORD定位参数和关键字参数传入的形参,2.VAR_POSITIONAL定位参数元组,3.VAR_POSITIONAL关键字参数字典4.KEYWORD_ONLY仅限关键字参数5.POSITIONAL_ONLY仅限定位参数(python声明函数暂时不支持,C实现的且不接受关键字参数的函数(如divmod)支持)

inspect.Signature对象还有bind方法，可以把任意参数绑定到签名的形参上，所用规则与实参到形参的匹配方式相同。

>>> import inspect
>>> from test import tag
>>> sig = inspect.signature(tag)
>>> huchi_tag = {'name': 'img', 'title': 'huchi"s photo', 'src': 'huchi.jpg', 'cls': 'framed'}
>>> bound_args = sig.bind(**huchi_tag)
>>> bound_args
<BoundArguments (name='img', cls='framed', attrs={'src': 'huchi.jpg', 'title': 'huchi"s photo'})>
>>> for name, value in bound_args.arguments.items():
...     print(name, '=', value)
...
name = img
cls = framed
attrs = {'src': 'huchi.jpg', 'title': 'huchi"s photo'}
>>> del huchi_tag['name'] #此时再调用inspect.bind()就会报错
>>> bound_args = sig.bind(**huchi_tag)
Traceback (most recent call last):...

函数注解

1	def clip(text:str, max_len:'int > 0'=80) -> str: pass

如此添加函数的注解。

对于注解不会做任何处理，只会存储在函数__annotations__(dict)属性中

1
2
3

>>> from test import clip
>>> clip.__annotations__
{'text': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'max_len': 'int > 0'}

这些东西不能派到什么实际的用场，在inspect.signature()函数中可以提取

>>> for param in sig.parameters.values():
...     note = repr(param.annotation).ljust(13)
...     print(note, ';', param.name, '=', param.default)
...
<class 'str'> ; text = <class 'inspect._empty'>
'int > 0'     ; max_len = 80

支持函数式编程的包

operator

1 2	>>> def fact(n): ... return reduce(mul, range(1, n+1))

优美的给元组列表排序

1
2
3

from operator import itemgetter
a = [('huchi1', 2), ('huchi2', 3), ('huchi3', 1)]
a.sort(key = itemgetter(1))

1 2	for it in a: print(itemgetter(1, 0)(it))

提取元组中的元素重新生成为一个元组。我们可以f = itemgetter(1, 0)然后再调用f函数。

其实itemgetter(1)的作用与lambda fields: fields[1]一样。

itemgetter使用[]运算符，因此他支持序列也支持映射和任何实现__getitem__方法的类。

attrgetter与itemgetter作用类似，创建的函数根据名称提取对象的属性。比如key是元祖列表中的元祖中的元祖的元素就可以使用attrgetter.

functools.partial冻结参数

>>> from operator import mul
>>> from functools import partial
>>> triple = partial(mul, 3)
>>> triple(4)
12
>>> [triple(i) for i in range(1, 10)]
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

本文标题:fluent python (五)一等函数

文章作者:呼哧

发布时间:2017-09-12, 18:40:42

最后更新:2017-10-08, 21:53:13

原始链接:http://hu-chi.github.io/2017/09/12/fluentPython/fluent_python5/

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