前言

本文的写作计划源于2003年月GreyRoar 的提议, 可惜真正动手却推到了现在, 在一年多的时间里, 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

简述

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

辅助算符

所谓的辅助算符在python中其实是一组函数.

基本方法综述

应用实例

函数编程的缺陷

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

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