在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。

函数范式

在命令式范式中，通过为计算机提供一系列指令然后执行它们来完成任务。在执行这些指令时，可以改变某些状态。例如，假设你最初将A设置为5，然后更改A的值。这时在变量内部值的意义上，你改变了A的状态。

在函数式范式中，你不用告诉计算机做什么而是告诉他这个东西是什么。比如数字的最大公约数是什么，从1到n的乘积是什么等等。

因此，变量不能变化。一旦你设置了一个变量，它就永远保持这种状态（注意，在纯函数式语言中，它们不是变量）。因此，函数式编程没有副作用。副作用指的是函数改变它自己以外的东西。让我们看一些典型Python代码的示例：

这段代码的输出是5。在函数式范式中，改变变量是一个很大的禁忌，并且具有影响其范围之外事物的功能也是一个很大的禁忌。函数唯一能做的就是计算一些东西并将其作为结果返回。

现在你可能会想：“没有变量，没有副作用？为什么这样好？“这个问题问得好，我相信大多数人对此感到疑惑。

如果使用相同的参数调用函数两次，则保证返回相同的结果。如果你已经学习了数学函数，你就会知道这个好处。这称为参照透明度。由于函数没有副作用，如果你正在构建一个计算某些事情的程序，你可以加速程序。如果每次调用func(2)都返回3，我们可以将它存储在表中，这可以防止程序重复运行相同的功能。

通常，在函数式编程中，我们不使用循环。我们使用递归。递归是一个数学概念，通常意味着“自我调用”。使用递归函数，该函数将其自身作为子函数重复调用。这是Python中递归函数的一个很好的例子：

有些编程语言也具有惰性。这意味着他们直到最后一秒才计算或做任何事情。如果你编写一些代码来执行2 + 2，函数程序只会在你真正需要使用结果时计算出来。我们很快就会在Python中探索惰性。

Map

为了理解，我们先来看看迭代是什么。通常可以迭代的对象是列表或数组，但Python有许多不同的类型可以迭代。你甚至可以创建自己的对象，这些对象可以通过实现魔术方法进行迭代。魔术方法就像是一个API，可以帮助你的对象变得更加Pythonic。您需要实现2个魔术方法才能使对象成为可迭代的：

第一个魔术方法“__iter__”（注：这里是双下划线）返回迭代对象，这通常在循环开始时使用。”__next__“返回下一个对象。

让我们快速进入一个终端调用上面的代码：

运行将会打印出

在Python中，迭代器是一个只有__iter__魔术方法的对象。这意味着您可以访问对象中的位置，但不能遍历该对象。一些对象将具有魔术方法__next__而不是__iter__魔术方法，例如集合（在本文后面讨论）。对于本文，我们假设我们接触的所有内容都是可迭代的对象。

现在我们知道什么是可迭代对象了，让我们回到map函数。 map函数允许我们将函数应用于iterable中的每一项。 Map需要2个输入，它们分别是要应用的函数和可迭代对象。

假设我们有一个数字列表，如下所示：

我们想要对每个数字进行平方，我们可以编写如下代码：

Python中函数式的函数是具有惰性的。如果我们不使用“list”，该函数将存储iterable的定义，而不是列表本身。我们需要明确告诉Python“把它变成一个列表”供我们使用。

在Python中突然从非惰性求值转向惰性求值有点奇怪。如果你在函数式思维方式中考虑得更多，而不是命令式思维方式，那么你最终会习惯它。

现在写一个像“square(num)”这样的普通函数虽然很好，但却是不对的。我们必须定义一个完整的函数才能在map中使用它？好吧，我们可以使用lambda（匿名）函数在map中定义一个函数。

Lambda表达式

lambda表达式是一个只有一行的函数。举个例子，这个lambda表达式对给定的数字进行平方：

让我们运行它：

这看起来不像一个函数吗？

嗯，这有点令人困惑，但可以解释。我们将一些东西分配给变量“square”。那这个呢：

告诉Python这是一个lambda函数，输入叫做x。冒号之后的任何内容都是您对输入所做的操作，它会自动返回结果。

简化我们的square程序到只有一行代码，我们可以这样做：

所以在lambda表达式中，所有参数都在左边，你要用它们做的东西在右边。它有点乱。但事实是，编写只有其他函数式程序员才能阅读的代码会有一定的乐趣。此外，使用一个函数并将其转换为一行代码是非常酷的。

Reduce

Reduce是一个将迭代变成一个东西的函数。通常，你可以在列表上使用reduce函数执行计算以将其减少到一个数字。 Reduce看起来像这样：

我们经常会使用lambda表达式作为函数。

列表的乘积是每个单独的数字相乘。要做到这一点你将编写如下代码：

但是使用reduce你可以这样写：

获得相同的功能，代码更短，并且在使用函数式编程的情况下更整洁。（注：reduce函数在Python3中已不是内置函数，需要从functools模块中导入）

Filter

filter函数采用可迭代的方式，并过滤掉你在该可迭代中不需要的所有内容。

通常，filter需要一个函数和一个列表。它将函数应用于列表中的每一项，如果该函数返回True，则不执行任何操作。如果返回False，则从列表中删除该项。

语法如下：

让我们看一个小例子，没有filter我们会写：

使用filter，可以这样写：

高阶函数

高阶函数可以将函数作为参数并返回函数。一个非常简单的例子如下：

第二个返回函数的例子：

开头我说过纯函数式编程语言没有变量。更高阶的函数使这变得更容易。

Python中的所有函数都是一等公民。一等公民被定义为具有以下一个或多个特征：

在运行时创建在数据结构中分配变量或元素作为函数的参数传递作为函数的结果返回Python中的所有函数都可以用作高阶函数。

Partial application

Partial application（也称为闭包）有点奇怪，但非常酷。您可以在不提供所需的所有参数的情况下调用函数。让我们在一个例子中看到这一点。我们想要创建一个函数，它接受2个参数，一个基数和一个指数，并返回指数幂的基数，如下所示：

现在我们想要一个专用的平方函数，使用幂函数计算出数字的平方：

这有效，但如果我们想要一个立方体功能呢？或者求四次方的功能呢？我们可以继续写下它们吗？好吧，你可以。但程序员很懒的。如果你一遍又一遍地重复同样的事情，这表明有一种更快的方法来加快速度，这将使你不再重复。我们可以在这里使用闭包。让我们看一个使用闭包的square函数的示例：

是不是很酷！我们可以只使用1个参数来调用需要2个参数的函数。

我们还可以使用一个循环来生成一个幂函数，该函数实现从立方体一直到1000的幂。

函数式编程不是pythonic

您可能已经注意到了，我们想要在函数式编程中做的很多事情都围绕着列表。除了reduce函数和闭包之外，您看到的所有函数都会生成列表。 Guido（Python之父）不喜欢Python中的函数式，因为Python已经有了自己生成列表的方法。

如果你在Python的交互环境下写入”import this“，你将会得到：

这是Python之禅。这是一首关于Pythonic意味着什么的诗。我们想要涉及的部分是：

There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.（应该尽量找到一种，最好是唯一一种明显的解决方案）

在Python中，map和filter可以执行与列表推导（下面讨论）相同的操作。这打破了Python之禅的一个规则，因此函数式编程的这些部分不被视为“pythonic”。

另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个普通函数。 Lambda是语法糖。这两种说法是等价的。

普通函数可以执行lambda函数可以执行的所有操作，但它不能以相反的方式工作。 lambda函数不能完成普通函数可以执行的所有操作。

这是一个简短的论证，为什么函数式编程不能很好地适应整个Python生态系统。你可能已经注意到我之前提到了列表推导，我们现在将讨论它们。

列表推导

前面，我提到过你可以用map或filter做的任何事情，你可以用列表推导。列表推导是一种在Python中生成列表的方法。语法是：

让我们对列表中的每个数字进行平方，例如：

我们可以看到如何将函数应用于列表中的每一项。我们如何应用filter呢？看看前面的代码：

我们可以将其转换成一个列表推导，像这样：

列表支持if这样的语句。您不再需要将一百万个函数应用于某些东西以获得您想要的东西。事实上，如果你想尝试生成某种列表，那么使用列表推导看起来会更清晰，更容易。如果我们想要将列表中每个0以下的数字平方怎么办？有了lambda，map和filter你会写：

这似乎很长很复杂。通过列表推导，它只是：

列表推导仅适用于列表。map,filter适合任何可迭代的对象，那么这有什么用呢？你可以对你遇到的任何可迭代对象使用任何推导。

其他推导

你可以为任何可迭代对象创建一个推导。

可以使用推导生成任何可迭代的对象。从Python 2.7开始，您甚至可以生成字典（hashmap）。

如果它是可迭代的，则可以生成它。让我们看一下最后一组的例子。

set是一个元素列表，在该列表中没有元素重复两次。set中的元素没有顺序。

您可能会注意到set（集合）与dict（字典）具有相同的花括号。 Python非常聪明。根据你是否为dict提供值，它会知道你是在写dict推导还是set推导。

总结

函数式编程美观而纯粹。函数式代码可以很干净，但也可能很乱。一些Python程序员不喜欢Python中的函数式编程。但我认为，你应该在解决问题时，使用最佳工具。

英文原文：优质文章长图2/learnfunctionprogramin10minutes.pdf

译者：xiaocai