1. 函数是一等对象

python从来不是一门函数式编程语言,但函数确实是一等对象,准确的说函数和其他对象一样,都是平等的.

编程语言理论家把'一等对象'定义为满足下述条件的程序实体:

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

Python函数是对象.这里我们创建了一个函数,然后调用它,读取它的__doc__属性,并且确定函数对象本身是function类的实例

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

factorial(42) 

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 

factorial.__doc__ 

'return n!' 

type(factorial) 

function 

可以看到它和其他对象形式上是保持一致的.

有了一等函数,就可以使用函数式风格编程.函数式编程的特点之一是使用高阶函数

1.1. 高阶函数

接受函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数(higher-order function).内置的map,reduce,filter,sorted等都是高阶函数的代表,这边不再复述.

最为人熟知的高阶函数有map、filter、reduce 和 apply.

apply函数在Python 3中已经移除了,因为不再需要它了.如果想使用不定量的参数调用函数,可以编写fn(*args, **keywords),不用再编写apply(fn, args, kwargs)

map,filter 和reduce这三个高阶函数还能见到,不过多数使用场景下都有更好的替代品.

1.1.1. map、filter和reduce的现代替代品

函数式语言通常会提供map、filter和reduce三个高阶函数(有时使用不同的名称).在Python 3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,它们变得没那么重要了.列表,字典,集合推导或生成器表达式具有map 和filter两个函数的功能,而且更易于阅读,具体的可以看数据结构预算法中相关的内容.

内置的高阶函数与可迭代对象有着很强的关联.这是python3的一项优化,通过延迟计算可以节省内存.

1.2. 匿名函数

lambda关键字在Python表达式内创建匿名函数.

然而,Python 简单的句法限制了lambda函数的定义体只能使用纯表达式.换句话说,lambda函数的定义体中不能赋值,也不能使用while和try等 Python 语句.

在参数列表中最适合使用匿名函数.比如sorted中就可以用lambda表达式

fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana'] sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1]) 

['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry'] 

除了作为参数传给高阶函数之外,Python 很少使用匿名函数.由于句法上的限制,非平凡的lambda表达式要么难以阅读,要么无法写出

如果使用lambda表达式导致一段代码难以理解,PIL的作者"Fredrik Lundh"建议像下面这样重构

• 编写注释,说明lambda表达式的作用。
• 研究一会儿注释,并找出一个名称来概括注释.
• 把lambda表达式转换成def语句,使用那个名称来定义函数.
• 删除注释.

lambda句法只是语法糖--与def语句一样,lambda表达式会创建函数对象.这是Python中几种可调用对象的一种.下一节会说明所有可调用对象

1.3. 可调用对象

除了用户定义的函数,调用运算符(即 ())还可以应用到其他对象上.如果想判断对象能否调用,可以使用内置的callable()函数.Python数据模型文档列出了8种可调用对象.

• 用户定义的函数

  使用def语句或lambda表达式创建

• 内置函数

  使用C语言(CPython)实现的函数,如len或time.strftime 内置方法使用 C 语言实现的方法,如dict.get

• 方法

  在类的定义体中定义的函数

• 类

  调用类既是创建实例

• 类的实例

  如果类定义了__call__方法,那么它的实例可以作为函数调用

• 生成器函数

  使用yield关键字的函数或方法.调用生成器函数返回的是生成器对象

• 协程

  使用async def创建

callable(...)函数可以用于判定对象是否是可调用的对象

1.3.1. 用户定义的可调用类型

不仅Python函数是真正的对象,任何Python对象都可以表现得像函数.为此只需实现实例方法__call__.

例:BingoCage类.这个类的实例使用任何可迭代对象构建,而且会在内部存储一个随机顺序排列的列表.调用实例会取出一个元素

import random class BingoCage:     def __init__(self, items):         self._items = list(items)          random.shuffle(self._items)     def pick(self):          try:             return self._items.pop()         except IndexError:             raise LookupError('pick from empty BingoCage')       def __call__(self):         return self.pick() 

factorial(42) 0

factorial(42) 1

factorial(42) 2

factorial(42) 3

factorial(42) 4

factorial(42) 5

1.4. 函数内省

函数对象还有很多属性.使用dir函数可以探知函数具有的属性.这其中大多数属性是Python对象共有的.与函数对象相关的几个属性有:

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

1.5. 从定位参数到仅限关键字参数

Python最好的特性之一是提供了极为灵活的参数处理机制,而且Python 3进一步提供了仅 限关键字参数(keyword-only argument).与之密切相关的是,调用函数时使用*和**"展开"可迭代对象,映射到单个参数.

仅限关键字参数是Python 3新增的特性.用于指定参数只能通过关键字参数指定,而一定不会捕获未命名的定位参数. 定义函数时若想指定仅限关键字参数,要把它们放到前面有*的参数后面.如果不想支持数量不定的定位参数,但是想支持仅限关键字参数,在签名中放一个*.

factorial(42) 6

factorial(42) 7

factorial(42) 8

factorial(42) 9

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 0

仅限关键字参数不一定要有默认值,可以像上例中 b 那样,强制必须传入实参.

要获取一个函数的参数签名,可以使用inspect模块

inspect.signature函数返回一个inspect.Signature对象,它有一个parameters属性,这是一个有序映射,把参数名和inspect.Parameter对象对应起来.各个Parameter属性也有自己的属性,例如name、default 和 kind.特殊的inspect._empty值表示没有默认值.考虑到None是有效的默认值(也经常这么做),而且这么做是合理的.kind属性的值是_ParameterKind类中的5个值之一,列举如下:

• POSITIONAL_OR_KEYWORD

  可以通过定位参数和关键字参数传入的形参(多数 Python 函数的参数属于此类)

• VAR_POSITIONAL

  定位参数元组

• VAR_KEYWORD

  关键字参数字典

• KEYWORD_ONLY

  仅限关键字参数

• POSITIONAL_ONLY

  1405006117752879898543142606244511569936384000000000 1

除了name、default 和 kind,inspect.Parameter 对象还有一个annotation属性,它的值通常是inspect._empty,这部分与类型注释和检验有关

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 2

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 3

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 4

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 5

inspect.Signature对象有个bind方法,它可以把任意个参数绑定到签名中的形参上,所用的规则与实参到形参的匹配方式一样.框架可以使用这个方法在真正调用函数前验证参数

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 6

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 7

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 8

1405006117752879898543142606244511569936384000000000 9

factorial.__doc__ 0

factorial.__doc__ 1

1.6. 支持函数式编程的包

虽然python之父 "Guido" 明确表明,Python的目标不是变成函数式编程语言,但是得益于operator和functools等包的支持,函数式编程风格也可以信手拈来.

1.6.1. operator模块

在函数式编程中,经常需要把算术运算符当作函数使用.例如,不使用递归计算阶乘.求和可以使用sum函数,但是求积则没有这样的函数.我们可以使用reduce函数,但是需要一个函数计算序列中两个元素之积.

operator模块为多个算术运算符提供了对应的函数,从而避免编写lambda a, b: a*b这种平凡的匿名函数.

factorial.__doc__ 2

operator模块中还有一类函数,能替代从序列中取出元素或读取对象属性的lambda表达式,因此itemgetter 和 attrgetter 其实会自行构建函数

factorial.__doc__ 3

factorial.__doc__ 4

如果把多个参数传给 itemgetter,它构建的函数会返回提取的值构成的元组:

factorial.__doc__ 5

factorial.__doc__ 6

itemgetter 使用[]运算符,因此它不仅支持序列,还支持映射和任何实现__getitem__ 方 法的类attrgetter与 itemgetter 作用类似,它创建的函数根据名称提取对象的属性。如果把多个属性名传给attrgetter,它也会返回提取的值构成的元组。此外,如果参数名中包含.(点号),attrgetter 会深入嵌套对象,获取指定的属性。

我们构建一个嵌套结构,这样才能展示attrgetter如何处理包含点号的属性名.

定义一个namedtuple,名为metro_data,演示使用attrgetter处理它

factorial.__doc__ 7

factorial.__doc__ 8

factorial.__doc__ 9

'return n!' 0

'return n!' 1

'return n!' 2

'return n!' 3

'return n!' 4

具体符号如下:

1.7. 使用functools.partial冻结参数

functools.partial这个高阶函数用于部分应用一个函数.部分应用是指,基于一个函数创建一个新的可调用对象,把原函数的某些参数固定.使用这个函数可以把接受一个或多个参数的函数改编成需要回调的API,这样参数更少. functools.partialmethod函数的作用与partial一样,不过是用于处理方法的.我们以partial来作为例子

'return n!' 5

'return n!' 6

'return n!' 7

'return n!' 8

使用unicode.normalize函数再举个例子,这个示例更有实际意义.如果处理多国语言编写的文本,在比较或排序之前可能会想使用unicode.normalize('NFC', s)处理所有字符串s如果经常这么做,可以定义一个nfc函数.

'return n!' 9

type(factorial) 0

type(factorial) 1

factorial(42) 5

type(factorial) 3

factorial(42) 5