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 另一种多参数调用的方法是组合列表:  另一种多参数调用的方法是组合列表(这也是我本人最喜欢用的方法):
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构造一个列表
Construct a list from those elements of list for which function returns true. list may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator, If list is a string or a tuple, the result also has that type; otherwise it is always a list. If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of list that are false (zero or empty) are removed.
Note that filter(function, list) is equivalent to [item for item in list if function(item)] if function is not None and [item for item in list if item] if function is None. 		从list的元素中构造一个列表, 这个列表的元素依次是list中使function为真的元素.
list可以是任意序列, 如列表(List)和元组(Tuple)等, 或支出迭代子的容器, 或者迭代子(有关容器,迭代子等概念将在下面介绍,)
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例子:
{{{
#!python
>>> filter(lambda x: x>5 , [10,1,5,6,7]) # 将列表中小于5的元素滤去.
[10, 6, 7]
}}}

和map一样, 若function是None , 则代为恒等函数, 这样将滤去所有取值为false的元素(包括0和None).

= 改变 =

 目前 Guido 对Python的函数式编程很不满意, 它计划在Python3000中去除这写函数, 取而代之的是列表运算. 这些方法在当前的Python版本中也是可用的.

函数编程, 任何人可以以任何方式随意转载.

清剿太监贴~~ , 把没完成的东西完成之

-- hoxide [DateTime(2004-09-08T23:06:48Z)] TableOfContents

前言

  • 本文的写作计划源于2004年9月 GreyRoar 的提议, 可惜真正动手却推到了现在, 在近一年的时间里, python的函数编程也发生了一些改变, python3000计划和最近的已经出现的"匿名块"等都使得python在这个方面的发展充满着不确定因素, 本文只讨论目前已知的能用的功能, 不保证满足将来可能发生的变化. 另外在一切开始前, 记住Python和数学里一样记号只是记号.

函数式编程的概念

  • 函数编程源自 Lisp 等高阶语言, 他们以λ演算为基础. 所谓λ演算其实指基于算子λ的一个演算体系. 他的特殊性在于, 存在一个算子 λ (λ只是记号, 没有更多含义), 他的作用是将运算式子变成函数 . 例如: λx: x+1 就将 x+1这个运算式子, 变成了关于x的一个函数, 他的值是x+1. 光有λ算子构成不了完整的λ运算体系, 还需要一些辅助算子, 但是λ演算体系的基础就是这个算子. 要完全了解这个体系则需要一环扣一环的定义和定理, 太复杂这里不再详述(书丢学校了, 回校有时间补齐 :P ).

python中的函数编程

lambda

  • 和数学中的 λ 一样, python的函数编程体系中有一个 lambda 语句, 用来生成函数, 一般这样的函数称为匿名函数. 例如: 

   1 lambda x: x+1
  • 就生成了一个函数 λ(x) = x+1. 具有可以在python的解释器中试试: 

   1 >>> lambda x: x+1 # 生成一个匿名函数 λ(x) = x+1
   2 <function <lambda> at 0x00C99770>
   3 >>> f = lambda x: x+1 # 将这个函数绑定名字 'f'
   4 >>> f(1) # 调用 'f'
   5 2
  • lambda的具体语法是: lambda [parameter_list]: expression parameter_list 是参数表, expression 是后面跟的表达式, lambda本身是个运算符, 作用在这两个元素上产生一个匿名函数, 类似于以下函数定义: 

   1 def name(parameter_list):
   2     return expression
  • expression 是一个合法的python表达式, 显然 expression 中的变量量除了在 parameter_list 中的外必须是已知的. 注意experssion中是不能用print语句的, 要想产生输出的话可以用sys.stdout.write()等函数. 下面会不断给出 lambda 的例子

高阶函数

  • 所谓的高阶函数其实是一组以函数为参量的函数. 下面介绍 Python 中的具体形式.

map

  • map是最基本的函数, 搞懂了map其他函数就很容易搞懂. map 的定义: map( function, list, ...) 将函数function作用到 list 的每个元素上, 将结果组成一个列表返回. 如果参数列表有多个, 函数应该是有多参数的, 每个分量取各列表上的对应值, 如果有列表比其他列表短, 不足部分当作 None . 这里list可以是任意序列(sequence), 例如列表(list) , 元组(tuple)等. 例如: 

   1 >>> a = range(5);
   2 >>> b = range(4);
   3 >>> map(lambda x, y: (x, y) , a, b) # lambda x,y 接受两个参数, 生成个包含这两个参数的tuple.
   4 [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, None)]
  • 另一种多参数调用的方法是组合列表(这也是我本人最喜欢用的方法): map(lambda (arg1, ..., argn): expression, multiple_list), multiple_list 是一个列表, 他的元素还是一个列表, 即参数列表. 这种方法实质还是单参数调用(这个不一定要完全理解). 例如: 

   1 >>> ml = [[0, 1], [2, 3], [3, 4]]
   2 >>> map(lambda (x,y): x+y , ml) # lambda (x,y): x+y 接受一个有两元元组(tuple), 计算他们的和.
   3 [1, 5, 7]
  • 如果map 的第一个参数, 即function等于None, 则默认为恒等变换. 例: 

   1 >>> a = range(3)
   2 >>> map(None , a)
   3 [0, 1, 2]

reduce

reduce( function, sequence[, initializer])

将函数function从左到右作用在序列的每个元素上, 函数function为二元函数, 第一个变量为上次计算所得结果,第二个变量为列表元素. 具体得: 

   1 >>> reduce(lambda x,y: x+y , [1,2,3,4,5]) # 相当于 ((((1+2)+3)+4)+5)
   2 15

整个计算过程就像列表在不断缩减一样.

initializer为初值. 例如: 

>>> reduce(lambda x,y: x+y , [1,2,3,4,5], 10) # 相当于(((((10+1)+2)+3)+4)+5)
25

filter

filter( function, list)

filter 过滤器.

从list的元素中构造一个列表, 这个列表的元素依次是list中使function为真的元素. list可以是任意序列, 如列表(List)和元组(Tuple)等, 或支出迭代子的容器, 或者迭代子(有关容器,迭代子等概念将在下面介绍,)

例子: 

   1 >>> filter(lambda x: x>5 , [10,1,5,6,7]) # 将列表中小于5的元素滤去.
   2 [10, 6, 7]

和map一样, 若function是None , 则代为恒等函数, 这样将滤去所有取值为false的元素(包括0和None).

改变

  • 目前 Guido 对Python的函数式编程很不满意, 它计划在Python3000中去除这写函数, 取而代之的是列表运算. 这些方法在当前的Python版本中也是可用的.

基本方法综述

应用实例

函数编程的缺陷

待补齐

例子

交流

  • 已经开始了？强烈支持呀，呵呵——GreyRoar

  • ["FP编程的一点资料"] 有了系统的转载, 先并人（入） ["FLOSS"] -- Py Tips 了是也乎! -- Zoomq

fp4python (last edited 2009-12-25 07:15:25 by localhost)