附Java/C/C++/機器學習/算法與數據結構/前端/安卓/Python/程序員必讀書籍書單大全:
書單導航頁(點擊
右側
極客俠棧 即可打開個人博客):
極客俠棧
①【Java】學習之路吐血整理技術書從入門到進階最全50+本(珍藏版)
②【算法數據結構+acm】從入門到進階吐血整理書單50+本(珍藏版)
③【數據庫】從入門到進階必讀18本技術書籍網盤吐血整理網盤(珍藏版)
④【Web前端】從HTML到JS到AJAX到HTTP從框架到全棧幫你走更少彎路(珍藏版)? ?
⑤【python】書最全已整理好(從入門到進階)(珍藏版)
⑥【機器學習】+python整理技術書(從入門到進階已經整理好)(珍藏版)
⑦【C語言】推薦書籍從入門到進階帶你走上大牛之路(珍藏版)
⑧【安卓】入門到進階推薦書籍整理pdf書單整理(珍藏版)
⑨【架構師】之路史詩級必讀書單吐血整理四個維度系列80+本書(珍藏版)
⑩【C++】吐血整理推薦書單從入門到進階成神之路100+本(珍藏)
? 【ios】IOS書單從入門到進階吐血整理(珍藏版)
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
函數式編程源自于數學理論,它似乎也更適用于數學計算相關的場景,因此本文以一個簡單的數據處理問題為例,逐步介紹 Python 函數式編程從入門到走火入魔的過程。
很多人都在談論函數式編程(Functional Programming),只是很多人站在不同的角度看到的是完全不一樣的風景。堅持實用主義的 Python 老司機們對待 FP 的態度應該更加包容,雖然他們不相信銀彈,但冥冥中似乎能感覺到 FP 暗合了 Python 教義(The Zen of Python)的某些思想,而且既然 Python 是一門多范式編程語言,并在很大程度上支持函數式編程,那就更沒有理由拒絕它。
函數式編程源自于數學理論,它似乎也更適用于數學計算相關的場景,因此本文以一個簡單的數據處理問題為例,逐步介紹 Python 函數式編程從入門到走火入魔的過程。
問題 :計算 N 位同學在某份試卷的 M 道選擇題上的得分(每道題目的分值不同)。
首先來生成一組用于計算的偽造數據:
# @file: data.py import random from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student', ['id', 'ans']) N_Questions = 25 N_Students = 20 def gen_random_list(opts, n): return [random.choice(opts) for i in range(n)] # 問題答案 'ABCD' 隨機 ANS = gen_random_list('ABCD', N_Questions) # 題目分值 1~5 分 SCORE = gen_random_list(range(1,6), N_Questions) QUIZE = zip(ANS, SCORE) students = [ # 學生答案為 'ABCD*' 隨機,'*' 代表未作答 Student(_id, gen_random_list('ABCD*', N_Questions)) for _id in range(1, N_Students+1) ] print(QUIZE) # [('A', 3), ('B', 1), ('D', 1), ... print(students) # [Student(id=1, ans=['C', 'B', 'A', ...
入門
首先來看常規的面向過程編程風格,我們需要遍歷每個學生,然后遍歷每個學生對每道題目的答案并與真實答案進行比較,然后將正確答案的分數累計:
import data def normal(students, quize): for student in students: sid = student.id score = 0 for i in range(len(quize)): if quize[i][0] == student.ans[i]: score += quize[i][1] print(sid, '\t', score) print('ID\tScore\n==================') normal(data.students, data.quize) """ ID Score ================== 1 5 2 12 ... """
如果你覺得上面的代碼非常直觀且合乎邏輯,那說明你已經習慣按照計算機的思維模式進行思考了。通過創建嵌套兩個?
for
?循環來
遍歷
所有題目答案的判斷和評分,這完全是為計算機服務的思路,雖然說 Python 中的?
for
?循環已經比?
C
?語言更進了一步,通常不需要額外的狀態變量來記錄當前循環的次數,但有時候也不得不使用狀態變量,如上例中第二個循環中比較兩個列表的元素。函數式編程的一大特點就是盡量拋棄這種明顯
循環遍歷
的做法,而是把注意集中在解決問題本身,一如在現實中我們批改試卷時,只需要將兩組答案
并列
進行比較即可:
from data import students, QUIZE student = students[0] # 將學生答案與正確答案合并到一起 # 然后過濾出答案一致的題目 filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, QUIZE)) print(list(filtered)) # [('A', ('A', 3)), ('D', ('D', 1)), ...]
然后再將所有正確題目的分數累加起來,即可:
from functools import reduce reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0) print(reduced)
以上是對一位學生的結果處理,接下來只需要對所有學生進行同樣的處理即可:
def cal(student): filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, QUIZE)) reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0) print(student.id, '\t', reduced) print('ID\tScore\n==================') # 由于 Python 3 中 map 方法只是組合而不直接執行 # 需要轉換成 list 才能將 cal 方法的的結果打印出來 list(map(cal, students)) """ ID Score ================== 1 5 2 12 ... """
上面的示例通過?
zip/filter/reduce/map
?等函數將數據處理的方法
打包
應用到數據上,實現了基本的函數式編程操作。但是如果你對函數式有更深入的了解,你就會發現上面的?
cal
?方法中使用了全局變量?
QUIZE
,這會導致在相同輸入的條件下,函數可能產生不同的輸出,這是 FP 的大忌,因此需要進行整改:
def cal(quize): def inner(student): filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize)) reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0) print(student.id, '\t', reduced) return inner map(cal(QUIZE), students)
如此借助閉包(Closure)的方法,就可以維持純凈的 FP 模式啦!
走火(fn.py)
也許看了上面的 FP 寫法,你還是覺得挺啰嗦的,并沒有達到你想象中的結果,這時候就需要呈上一款語法糖利器:fn.py!
fn.py
?封裝了一些常用的 FP 函數及語法糖,可以大大簡化你的代碼!
pip install fn
首先從剛剛的閉包開始,我們可以用更加 FP 的方法來解決這一問題,稱為柯里化,簡單來說就是 允許接受多個參數的函數可以分次執行,每次只接受一個參數 :
from fn.func import curried @curried def sum5(a, b, c, d, e): return a + b + c + d + e sum3 = sum5(1,2) sum4 = sum3(3,4) print(sum4(5)) # 15
應用到上面的?
cal
?方法中:
from fn.func import curried @curried def cal(quize, student): filtered = filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize)) reduced = reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filtered, 0) print(student.id, '\t', reduced) map(cal(QUIZE), students)
在 FP 中數據通常被看作是一段數據流在一串函數的管道中傳遞,因此上面的
reduce
和
filter
其實可以合并:
reduce(lambda x, y: x + y[1][1], filter(lambda x: x[0] == x[1][0], zip(student.ans, quize)), 0)
雖然更簡略了,但是這樣會大大降低代碼的可讀性(這也是 FP 容易遭受批評的一點),為此?
fn
?提供了更高級的函數操作工具:
from fn import F cal = F() >> (filter, lambda x: x[0]==x[1][0]) >> (lambda r: reduce(_+_[1][1], r, 0)) # 計算一名學生的成績 print(cal(zip(student.ans, QUIZE))) # 然后組合一下 @curried def output(quize, student): cal = F() >> (filter, lambda x: x[0]==x[1][0]) >> (lambda r: reduce(_+_[1][1], r, 0)) print(student.id, '\t', cal(zip(student.ans, quize))) map(output(QUIZE), students)
入魔(Hy)
如果你覺得上面的代碼已經足夠魔性到看起來不像是 Python 語言了,然而一旦接受了這樣的語法設定感覺也還挺不錯的。如果你興沖沖地拿去給 Lisp 或 Haskell 程序員看,則一定會被無情地鄙視,于是你痛定思痛下定決心繼續挖掘 Python 函數式編程的奧妙,那么恭喜你,組織歡迎你的加入:
Hail Hydra
!
哦不對,說漏了,是
Hi Hy
!
Hy?是基于 Python 的 Lisp 方言,可以與 Python 代碼進行完美互嵌(如果你更偏好 PyPy,同樣也有類似的Pixie),除此之外你也可以把它當做一門獨立的語言來看待,它有自己的解釋器,可以當做獨立的腳本語言來使用:
pip install git+https://github.com/hylang/hy.git
首先來看一下它的基本用法,和 Python 一樣,安裝完之后可以通過?
hy
?命令進入 REPL 環境:
=> (print "Hy!") Hy! => (defn salutationsnm [name] (print (+ "Hy " name "!"))) => (salutationsnm "YourName") Hy YourName!
或者當做命令行腳本運行:
#! /usr/bin/env hy (print "I was going to code in Python syntax, but then I got Hy.")
保存為?
awesome.hy
:
chmod +x awesome.hy ./awesome.hy
接下來繼續以上面的問題為例,首先可以直接從 Python 代碼中導入:
(import data) ;; 用于 Debug 的自定義宏 ;; 將可迭代對象轉化成列表后打印 (defmacro printlst [it] `(print (list ~it))) (setv students data.students) (setv quize data.QUIZE) (defn cal [quize] (fn [student] (print student.id (reduce (fn [x y] (+ x (last (last y)))) (filter (fn [x] (= (first x) (first (last x)))) (zip student.ans quize)) 0 ) ) ) ) (printl (map (cal quize) students))
如果覺得不放心,還可以直接調用最開始定義的方法將結果進行比較:
;; 假設最上面的 normal 方法保存在 fun.py 文件中 (import fun) (.normal fun students quize)
總結
以一個簡單的數據處理問題為例,我們經歷了 Python 函數式編程從開始嘗試到“走火入魔”的整個過程。也許你還是覺得不夠過癮,想要嘗試更 純粹 的 FP 體驗,那么 Haskell 將是你最好的選擇。FP 將數據看做數據流在不同函數間傳遞,省去不必要的中間變量,保證函數的純粹性…等等這些思想在數據處理過程中還是非常有幫助的(Python 在這一領域的競爭對手 R 語言本身在語法設計上就更多地受到 Lisp 語言的影響,雖然看起來語法也比較奇怪,但這也是它比較適合用于數據處理及統計分析的原因之一)。
參考
- Tips ? 0x02-函數式編程
- Python HOWTOs ? Functional Programming HOWTO
- Hy's Doc
- fn.py
更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主
微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友
QQ號聯系: 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點擊下面給點支持吧,站長非常感激您!手機微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
