为啥俺推荐 Python[4]:作为函数式编程语言的 Python

文章目录

★什么是函数式编程
★FP的特点
★FP 的优点
★Python 的函数语法
★和 FP 相关的内置函数
★消除控制流
★List Comprehension
★闭包
★结尾

春节前看到热心读者留言,提醒俺:Python 系列好久没更新了(不知不觉又过了一年多)。俺当时回复说:春节假期补上后一篇。昨天听到鞭炮声才发觉元宵已经到了,赶忙写出本文。
前一个帖子介绍了 Python 作为“面向对象编程”(以下简称 OOP)语言的特点,今天来聊一聊 Python 作为“函数式编程”(以下简称 FP)语言的特点。考虑到本系列面向的是 Python 的门外汉或刚入门的新手,故本文仅介绍若干浅显的 FP 特性。

★什么是函数式编程

说实话,“函数式编程语言”是一个很大的话题。由于篇幅有限,本文不可能对这个话题做全面介绍。俺干脆偷一下懒,只简单说说。
从字面上看,所谓的函数式编程,就是以“函数”为中心的“编程范式”。估计有同学又会问了,啥是“编程范式”捏?哎呦,这又是一个很大的话题。通俗来讲,“编程范式”就是指编程的套路。比方说大家很熟悉的 OOP,就是一种“编程范式”。FP 跟 OOP 一样,都是一种编程的套路。做个简单类比:OOP 以“对象/类”作为程序设计的核心,而 FP 以“函数”作为程序设计的核心。

★FP的特点

既然说到 FP,自然要稍微说一下 FP 的特色。

◇函数很牛X

刚才说了,FP 是以函数为中心。既然如此,在支持 FP 的语言中,函数的功能自然十分牛X。通俗地说,OOP 语言中,类/对象能干的事情,FP 语言中的函数也能干。下面做一些对比,以加深大伙儿的印象。
OOP 中,对象可以互相赋值;FP 中,函数可以互相赋值。
OOP 中,对象可以作为函数的参数/返回值,FP 中,函数可以作为函数的参数/返回值。
某些 OOP 中,类可以嵌套定义;FP 中,函数可以嵌套定义。
某些 OOP 中,可以有匿名类;FP 中,可以有匿名函数。

◇避免副作用

在 FP 中,特别强调函数不要有“副作用”(洋文叫“side effect”)。没有副作用的函数,又称之为纯函数(pure function)。其输出完全依赖于输入。换句话说,只要输入一样,输出就一样。
要成为纯函数,函数内部不能读写函数外部变量、不能有设备 I/O(比如读写文件)……
无副作用是 FP 的重要特性。FP的很多优点来自于此特性。

◇避免控制流

在 FP 中,尽量避免用控制流语句(循环语句、判断语句)。对于控制流语句,FP 有另外的替代方式。比如:常用递归或高阶函数来替代循环。如此一来,FP 的代码会显得更简洁,更可读。

◇多态

大部分支持 FP 的语言,也都支持多态。函数参数支持多态化,便可实现非常灵活的功能。

说了这么多,不知道大伙儿明白了没?还是没整明白的同学,请看维基百科的英文词条(中文词条太简单,看不明白滴)。
洋文实在看不下去吗?那不妨看看 IT 大牛 Joel 写的《你的编程语言能这样做吗?》(中文版在“这里”)。此文以 JavaScript 来阐述 FP 的妙处。

★FP 的优点

再稍微说一下 FP 的好处,以强化大伙儿学习的动力。

◇模块化

在 FP 的思想中,函数最好是“纯”的,而且最好只完成“单一”的任务。在这种指导思想下,函数的模块化程度自然就高。

◇可复用性

模块化程度高,直接的好处就是可复用性好。

◇可读性

刚才说了,FP 的思想强调函数又纯又小。这样的函数,代码的可读性自然好,修改起来也方便。

◇易于调试

前面到了纯函数。如果你的程序中大部分函数都是纯函数,则调试 Bug 会容易很多。像 OOP 中,类的多个成员函数都可以修改类的成员变量,有时候会导致调试极其困难。而纯函数没有此问题。
另外,多线程是调试的一大噩梦。当年俺还专门写过帖子,介绍 C++ 多线程的注意事项(在“这里”)。而纯函数由于没有副作用,不必担心各种“互斥”、“死锁”等问题。

◇易于测试

除了易于调试,纯函数的输出仅仅依赖于输入,这一特点注定了它很容易进行单元测试。

◇适合并行

在 FP 中,由于纯函数无副作用,很适合编写并行处理的代码。最典型并且在工业界获得巨大成功的例子就是 Erlang。

◇其它

当然啦,FP 的好处远不止上述这些(比如还有:利于形式化证明)。限于篇幅,俺就不展开了。

★Python 的函数语法

Python 中,常见的函数定义和函数调用,想必各位都晓得了。下面说几种不太常见的,且跟 FP 有关的语法。

◇函数赋值

Python 可以把函数直接赋值给一个变量。举例如下:

◇匿名定义

Python 可以用 lambda 关键字定义【单行】的匿名函数。套用刚才的例子

◇嵌套定义

Python 支持函数的嵌套定义(请看如下例子)。这种语法,在“闭包”中经常出现(后面会具体介绍“闭包”)。

★和 FP 相关的内置函数

Python 内置了一大坨用于 FP 的函数,以方便程序猿写出简洁的代码。在接下去聊之前,俺有必要先介绍其中的2个。

◇map(func, iter)

为了省事,俺只介绍2参数的 map(正宗的 map 支持 N 参数)。
参数 func 是个函数,参数 iter 是个迭代器(也可以理解为集合)
map() 会把 iter 的每个元素传给 func,并把每次调用的结果保存到一个 list 中,然后返回此 list。
举例:
挨个计算整数 list 的平方:

◇filter(func, iter)

参数含义同 map
filter() 会把 iter 的每个元素传给 func,如果 func 返回结果为 True,就把元素保存在一个 list 中,最后返回此 list。
举例:
要过滤出所有奇数,代码如下:

此处可以用上 lambda,把代码简化为一行:

★消除控制流

为了让大伙儿更深刻体会 FP 风格同传统风格的差别,俺把刚才两个例子组合一下 — — 要求返回整数 list 中所有奇数的平方。
传统的写法(有控制流):

FP 的写法(无控制流):

怎么样?是不是更简洁?连 for / if 这两个关键字都不需要了。

★List Comprehension

这个洋文比较难翻译。有人叫做“列表推导”,也有人称为“列表展开”或“列表解析”。(俺比较喜欢头一个翻译 — — 不禁让人联想到“推倒”:)
在 Python 中,这是一个很好吃的语法糖 — — 可以让你写出很简洁、很优雅的代码。
举例1:
还拿刚才过滤奇数的例子。

上述写法可以等价替换为列表推导:

举例2:
再来一个稍微复杂的例子。假设有两个整数 list,分别存储矩形的宽度和高度。现在想把所有的宽度和高度进行两两组合,把大于 10 的面积打印出来。
传统的写法(2层循环,4行代码)

FP 的写法(无循环,1行代码,多精致啊)

除了列表推导,Python 中还有字典推导、集合推导等等。为了省点口水,暂且打住。

★闭包

闭包,洋文叫“closure”,解释在“这里”。它是 FP 的常见手法。那闭包到底有啥用捏?俺举一个微积分中,函数求导的例子。(不懂微积分或者对高数有心理阴影的同学,别担心,请把注意力集中在代码上)

现在,假设要计算二次函数 f(x) = x2 + x + 1 的导数,只需如下代码:

有了一阶导数,就可以很容易地计算该函数在某点的斜率
比如要计算 x=3 的斜率,只需:

如果要想得到二阶导数(导数的导数),只需依样画葫芦(瞧这代码写得多优雅)

看到这里,大伙儿不妨设想一下:如果不用 FP,改用 OOP,上述需求该如何实现?俺觉得吧,用 OOP 来求导,这代码写起来多半是又丑又臭。

★结尾

今天聊了不少 FP 的语法特性,可惜还是没聊完。由于俺比较懒,而且怕写得太长没人看,所以一些高级话题(比如:迭代器、生成器、等),今天就不介绍了。假如列位看官对那些玩意儿感兴趣,再抽空单独写一帖。

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