前言
繼續向下看廖大教程，看到了函數語言程式設計這一節，當時是覺得沒啥用直接跳過了，這次準備要仔細看一遍了，並記錄下一些心得。
函數語言程式設計
上學期有上一門叫 ‘人工智慧’ 的課，老師強行要我們學了一個叫做 prolog 的語言，哇那感覺確實難受，思維方式完全和之前學過的不一樣，寫個漢諾塔想了半天，最後還是在網上找了段程式碼修改一下(怕被老師發現抄襲)才寫出來，貼一段出來感受一下：
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hanoi(N) :- dohanoi(N, 'a', 'b', 'c'). dohanoi(0, _ , _ , _ ) :- !. dohanoi(N, A, B, C) :- N1 is N-1, dohanoi(N1, A, C, B), writeln([move, N, A-->C]), dohanoi(N1, B, A, C). |
當時是差不多弄懂了，主要是資料實在太少，debug 都無從談起，一遇上 bug 就 gg，我現在自己看也有點頭暈。不過據說 prolog 當年能和 Lisp 一爭高下，最近對 Lisp 也有點興趣，等弄完這些就去參拜一下這類函式式語言。
何謂函數語言程式設計？廖大這裡寫道：
函數語言程式設計就是一種抽象程度很高的程式設計正規化，純粹的函數語言程式設計語言編寫的函式沒有變數，因此，任意一個函式，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函式我們稱之為沒有副作用。而允許使用變數的程式設計語言，由於函式內部的變數狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函式是有副作用的。
可能看完還是有些不太理解，不急，先看完這幾個小節吧。
高階函式
在數學和電腦科學中，高階函式是至少滿足下列一個條件的函式:
- 接受一個或多個函式作為輸入
- 輸出一個函式
也就是說，把函式本身當成引數傳遞，或者返回一個函式。
例如，可以像普通賦值一樣將函式賦值給變數：
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>>> min(1, 2) 1 >>> f = min >>> f(1, 2) 1 >>> f <built-in function min> >>> min <built-in function min> |
也可以給函式賦值(程式碼接上)：
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>>> min = 10 >>> min(1, 2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'int' object is not callable >>> f(1, 2) 1 >>> min = f >>> min(1, 2) 1 |
還可以傳參，例如，一個計算所有數字的和的函式：
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>>> def add(a, b): ... return a+b ... >>> def mysum(f, *l): ... a = 0 ... for i in l: ... a = f(a, i) ... return a ... >>> mysum(add, 1, 2, 3) 6 >>> mysum(add, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) 55 |
當然，將這個 f 換成乘法就是計算所有數字的乘積了。
再來看看 python 內建的一些高階函式，經常會用到。
map/reduce
記得上學期上雲端計算的課程時依稀有聽到過這個詞，不過這課很水，就沒怎麼聽，在這裡看到好像發現不太一樣？？
不過沒啥說的，簡單說一下每個函式的作用。
對於 map，其計算式可以看成這樣：
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map(f, [x1, x2, ..., xn]) = [f(x1), f(x2), ..., f(xn)] |
對於 reduce，其計算式可以看成這樣：
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reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) |
廖大那裡說得很清楚啦。
filter
filter 和 map 函式類似，接受一個函式和 iterable，返回也是一個 list，不過其功能是根據函式返回值是否為 True 來判斷是否保留該值。例如：
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def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 結果: [1, 5, 9, 15] |
sorted
sorted 函式同樣是一個高階函式，對引數 key 傳遞函式可以將需要排列的序列經過 key 函式處理後再進行排序，不過不會改變序列的值，例如：
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>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36] |
裝飾器(decorator)
匿名函式就不說了，以後用時再仔細看吧，裝飾器我記得之前看 flask 的時候都研究了好久，這次再來複習一下。
簡單裝飾器
首先是一個簡單的裝飾器，在每次呼叫函式前列印出日誌：
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import logging def log(func): def wrapper(*args, **kw): logging.warn("%s is running" % func.__name__) func(*args, **kw) return wrapper |
這就是一個極其簡單的裝飾器，如何使用它呢？我最先看到的用法是在需要裝飾的函式前新增@，但其實這是 Python 的一個語法糖，最原始的用法反而更能讓人理解，先定義一個函式 f：
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def f(): print("in function f") f = log(f) |
這樣定義了之後，我們再呼叫 f 函式：
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>>> f() WARNING:root:f is running in function f |
使用 @log 的結果與其一樣，其實@符號作為裝飾器的語法糖，與前面的賦值語句具有相同的功能，使程式碼看起來更簡潔明瞭，避免再一次賦值操作，就像下面這樣：
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@log def f(): print("in function f") |
含引數的裝飾器
有時候我們還需要向裝飾器中傳入引數，例如，狀態，層次等資訊，只需要在 wrapper 函式外再’包裹’一層函式，如下所示：
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import logging def log(level): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): logging.warn("%s is running at level %d" % (func.__name__, level)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log(2) def f(): print("in function f") >>> f() WARNING:root:f is running at level 2 in function f |
進一步理解
為了再進一步理解裝飾器，我們可以列印出函式 f 的 name 屬性：
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#對於不加裝飾器的 f，其 name 不變 >>> def f(): ... print("in function f") ... >>> f.__name__ 'f' #對於新增裝飾器的函式，其 name 改變了 >>> @log ... def f(): ... print("in function f") ... >>> f.__name__ 'wrapper' |
聯絡到最前面的裝飾器賦值語句，就可以大致明白髮生了什麼：f = log(f) 使得 f 指向修改為 log(f) 的返回值，即 wrapper 函式。每次執行原函式 f 時，則會呼叫 wrapper 函式，在我們這個例子中，則是先列印日誌，然後執行原函式 f。
不過這樣有一個問題，這樣使得原函式 f 的元資訊被替換了，關於 f 的許多資訊消失不見，這是很難令人接受的，不過好在我們有 functools 模組，修改函式為：
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import functools import logging def log(func): functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): logging.warn("%s is running" % func.__name__) func(*args, **kw) return wrapper >>> @log ... def f(): ... print("in function f") ... >>> f.__name__ 'f' |
另外，還可以對同一個函式新增多個裝飾器：
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<a href="http://www.jobbole.com/members/a58797">@a</a> @b <a href="http://www.jobbole.com/members/522c">@c</a> def f (): # 等價於 f = a(b(c(f))) |
總結
關於函數語言程式設計我也不是很瞭解，這裡只是大概瞭解了一下其概念吧，平時肯定還是使用指令式程式設計用得多。不過有語言是純函式式語言，例如 Haskell 或 Lisp，學習它們會使得人開啟一種新思路。
以上~