深入Python函数编程的一些特性


Posted in Python onApril 13, 2015

绑定

细心的读者可能记得我在 第 1 部分的函数技术中指出的限制。特别在 Python 中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在 FP 中,名称通常被理解为较长表达式的缩写,但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定,这一暗示便不成立。例如,让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式,比如:
清单 1. 以下 Python FP 部分的重新绑定要造成故障

>>> car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[0]
>>> cdr = 
    
    lambda
    
     lst: lst[1:]
>>> sum2 = 
    
    lambda
    
     lst: car(lst)+car(cdr(lst))
>>> sum2(range(10))
1
>>> car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[2]
>>> sum2(range(10))
5

不幸的是,完全相同的表达式 sum2(range(10)) 在程序中的两处求得两个不同的值,即使该表达式自身并没有在其参数中使用任何可变变量。

幸运的是, functional 模块提供了称为 Bindings 的类(向 Keller 提议)来防止这样的重新绑定(至少在偶然情况下,Python 不会阻止一心想要解除绑定的程序员)。然而使用 Bindings 需要一些额外的语法,这样意外就不太容易发生。在 functional 模块的示例中,Keller 将 Bindings 实例命名为 let (我假定在 ML 家族语言的 let 关键词的后面)。 例如,我们会这样做:
清单 2. 具有安全重新绑定的 Python FP 部分

>>> 
    
    from
    
     functional 
    
    import
    
     *
>>> let = Bindings()
>>> let.car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[0]
>>> let.car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[2]
Traceback (innermost last):
 File "<stdin>", line 1, 
    
    in
    
     ?
 File "d:\tools\functional.py", line 976, 
    
    in
    
     __setattr__
  
    
    raise
    
     BindingError, "Binding '%s' cannot be modified." % name
functional.BindingError: Binding 'car' cannot be modified.
>>> car(range(10))
0

很明显,真正的程序必须做一些设置来捕获“绑定错误”,而且他们被抛出也避免了一类问题的出现。

与 Bindings 一起, functional 提供 namespace 函数从 Bindings 实例中获取命名空间(实际上是个字典)。如果希望在 Bindings 中定义的(不可变)命名空间中运算一个表达式,这非常容易实现。Python 的 eval() 函数允许在命名空间中进行运算。 让我们通过一个示例来弄清楚:
清单 3. 使用不可变命名空间的 Python FP 部分

>>> let = Bindings()   
    
    # "Real world" function names
>>> let.r10 = range(10)
>>> let.car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[0]
>>> let.cdr = 
    
    lambda
    
     lst: lst[1:]
>>> eval('car(r10)+car(cdr(r10))', namespace(let))
>>> inv = Bindings()   
    
    # "Inverted list" function names
>>> inv.r10 = let.r10
>>> inv.car = 
    
    lambda
    
     lst: lst[-1]
>>> inv.cdr = 
    
    lambda
    
     lst: lst[:-1]
>>> eval('car(r10)+car(cdr(r10))', namespace(inv))
17

闭包

FP 中有个有趣的概念 -- 闭包。实际上,闭包对许多开发人员都非常有趣,即使在如 Perl 和 Ruby 这样的无函数语言中也都包括闭包这一功能。而且,Python 2.1 目前正想加入词汇范围限制功能,这一功能将提供闭包的大部分功能。

什么 是闭包呢? Steve Majewski 最近在 Python 新闻组提供了对这一概念的很好描述:

    对象是附带过程的数据……闭包是附带数据的过程。

闭包就象是 FP 的 Jekyll 对于 OOP 的 Hyde (角色或者也可能对调)。闭包类似对象示例,是一种将一大批数据和功能封装在一起的一种方式。

让我们回到先前的地方了解对象和闭包解决什么问题,同时了解一下问题如果没有这两样是如何解决的。函数返回的结果往往是由其计算中使用的上下文决定的。最常见的 -- 也可能是最明显的 -- 指定上下文的方法是向函数传递某些参数,通知函数处理什么值。但有时候“背景”和“前景”参数有着本质的区别 -- 在这特定时刻函数正在处理的和函数为多段潜在调用而“配置”之间的区别。

当把重点放在前景的时候,有许多处理背景的方法。其中一种是简单“咬出子弹”的方法,在每次调用的时候传递函数需要的每一个参数。这种方法通常在调用链中,只要在某些地方有可能需要值,就会传递一些值(或带有多成员的结构)。以下是一个小示例:
清单 4. 显示 cargo 变量的 Python 部分

>>> 
    
    defa
    
    (n):
...   add7 = b(n)
...   
    
    return
    
     add7
...
>>> 
    
    defb
    
    (n):
...   i = 7
...   j = c(i,n)
...   
    
    return
    
     j
...
>>> 
    
    defc
    
    (i,n):
...   
    
    return
    
     i+n
...
>>> a(10)   
    
    # Pass cargo value for use downstream
17

在 cargo 示例的 b() 中, n 除了起到传递到 c() 的作用外并无其他作用。另一种方法将使用全局变量:
清单 5. 显示全局变量的 Python 部分

>>> N = 10
>>> 
    
    defaddN
    
    (i):
...   
    
    global
    
     N
...   
    
    return
    
     i+N
...
>>> addN(7)  
    
    # Add global N to argument
17
>>> N = 20
>>> addN(6)  
    
    # Add global N to argument
26

全局变量 N 在任何希望调用 addN() 的时候起作用,但没有必要明确地传递全局背景“上下文”。另一个更 Python 专用的技术是将一个变量在定义时“冻结”入一个使用默认参数的函数:
清单 6. 显示冻结变量的 Python 部分

>>> N = 10
>>> 
    
    defaddN
    
    (i, n=N):
...   
    
    return
    
     i+n
...
>>> addN(5)  
    
    # Add 10
15
>>> N = 20
>>> addN(6)  
    
    # Add 10 (current N doesn't matter)
16

冻结变量本质上就是闭包。某些数据被“隶属”于 addN() 函数。对于完整的闭包,当定义 addN() 的时候,所有的数据在调用的时候都将可用。然而,在这个示例(或者许多更健壮的示例)中,使用默认的参数就能简单的够用了。 addN() 从未使用的变量并不会对其计算造成影响。

接着让我们来看一个更接近真实问题的 OOP 方法。年份的时间是我想起了那些“会见”风格的收集各种数据的税收程序 -- 不必有特定的顺序 -- 最终使用全部数据来计算。让我们创建一个简单的版本:
清单 7. Python 风格的税收计算类/示例

class
    
     TaxCalc:
  
    
    deftaxdue
    
    (self):
    
    
    return
    
     (self.income-self.deduct)*self.rate
taxclass = TaxCalc()
taxclass.income = 50000
taxclass.rate = 0.30
taxclass.deduct = 10000
    
    print
    
     "Pythonic OOP taxes due =", taxclass.taxdue()

在 TaxCalc 类(或其实例)中,能收集一些数据 -- 可以以任意顺序 -- 一旦获得了所需的所有元素,就能调用这一对象的方法来完成这一大批数据的计算。所有一切都在实例中,而且,不同示例携带不同的数据。创建多示例和区别它们的数据的可能性不可能存在于"全局变量"或"冻结变量"方法中。"cargo" 方法能处理这个问题,但对于扩展的示例来说,我们看到它可能是开始传递各种值的必要条件了。既然我们已讲到这,注意传递消息的 OPP 风格是如何处理的也非常有趣(Smalltalk 或 Self 与此类似,一些我使用的 OOP xBase 变量也是如此):
清单 8. Smalltalk 风格 (Python) 的税收计算

class
    
     TaxCalc:
  
    
    deftaxdue
    
    (self):
    
    
    return
    
     (self.income-self.deduct)*self.rate
  
    
    defsetIncome
    
    (self,income):
    self.income = income
    
    
    return
    
     self
  
    
    defsetDeduct
    
    (self,deduct):
    self.deduct = deduct
    
    
    return
    
     self
  
    
    defsetRate
    
    (self,rate):
    self.rate = rate
    
    
    return
    
     self
    
    print
    
     "Smalltalk-style taxes due =", \
   TaxCalc().setIncome(50000).setRate(0.30).setDeduct(10000).taxdue()

用每个 "setter" 来返回 self 使我们能把“现有的”东西看作是每个方法应用的结果。这与 FP 闭包方法有许多有趣的相似点。

有了 Xoltar 工具包,我们就能创建具有所期望的合并数据与函数特性的完整的闭包,同时还允许多段闭包(nee 对象)来包含不同的包:
清单 9. Python 函数风格的税收计算

from
    
     functional 
    
    import
    
     *
taxdue    = 
    
    lambda
    
    : (income-deduct)*rate
incomeClosure = 
    
    lambda
    
     income,taxdue: closure(taxdue)
deductClosure = 
    
    lambda
    
     deduct,taxdue: closure(taxdue)
rateClosure  = 
    
    lambda
    
     rate,taxdue: closure(taxdue)
taxFP = taxdue
taxFP = incomeClosure(50000,taxFP)
taxFP = rateClosure(0.30,taxFP)
taxFP = deductClosure(10000,taxFP)
    
    print
    
     "Functional taxes due =",taxFP()
    
    print
    
     "Lisp-style taxes due =", \
   incomeClosure(50000,
     rateClosure(0.30,
       deductClosure(10000, taxdue)))()

我们定义的每一个闭包函数都携带了函数范围内定义的任何值,然后将这些值绑定到函数对象的全局范围。然而,函数的全局范围看上去不必与实际模块的全局范围相同,同时与不同闭包的“全局”范围也不相同。闭包只是简单地“携带数据”。

在示例中,我们使用了一些特殊函数在闭包范围 (income、deduct、rate) 内放入了特定绑定。修改设计以在范围内放入任何绑定也非常简单。我们还可以在示例中使用具有细微差别的不同函数风格,当然这只是为了好玩。第一个成功的将附加值绑定入闭包范围内;使 taxFP 成为可变,这些“加入到闭包”的行可以任意顺序出现。然而,如果要使用如 tax_with_Income 这样的不可变名称,就必须将绑定行按照一定顺序排列,然后将前面的绑定传递到下一个。无论如何,一旦必需的一切被绑定入闭包的范围内,我们就调用 "seeded" 函数。

第二种风格看上去更接近 Lisp,(对我来说更像圆括号)。如果不考虑美观,第二种风格中发生了二件有趣的事情。第一件是名称绑定完全被避免了。第二种风格是一个单一表达式而不使用语句(请参阅 第 1 部分,讨论为什么这样会有问题)。

其它有关“Lisp 风格”闭包使用的有趣例子是其与上文提到的“Smalltalk 风格”消息传递方法有多少类似。两者累积了值和调用 taxdue() 函数/方法(如果没有正确的数据,两者在这些原始版本中都将报错)。“Smalltalk 风格”在每一步之间传递对象,而“Lisp 风格”传递一个连续。但若是更深一层理解,函数和面向对象编程大部分都是这样。

Python 相关文章推荐
python发送邮件的实例代码(支持html、图片、附件)
Mar 04 Python
python字典多条件排序方法实例
Jun 30 Python
python3之微信文章爬虫实例讲解
Jul 12 Python
对Python中的@classmethod用法详解
Apr 21 Python
PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解
Apr 28 Python
详解将Django部署到Centos7全攻略
Sep 26 Python
详解python爬虫系列之初识爬虫
Apr 06 Python
python创建与遍历List二维列表的方法
Aug 16 Python
利用Python绘制有趣的万圣节南瓜怪效果
Oct 31 Python
python对Excel按条件进行内容补充(推荐)
Nov 24 Python
Windows10+anacond+GPU+pytorch安装详细过程
Mar 24 Python
使用opencv中匹配点对的坐标提取方式
Jun 04 Python
Python命令行参数解析模块getopt使用实例
Apr 13 #Python
Python中文件操作简明介绍
Apr 13 #Python
Python单元测试框架unittest简明使用实例
Apr 13 #Python
进一步了解Python中的XML 工具
Apr 13 #Python
Python中的模块和包概念介绍
Apr 13 #Python
Python多线程编程简单介绍
Apr 13 #Python
Python中的面向对象编程详解(下)
Apr 13 #Python
You might like
re0第二季蕾姆被制作组打入冷宫!艾米莉亚女主扶正,原因唏嘘
2020/04/02 日漫
Thinkphp关闭缓存的方法
2015/06/26 PHP
php导出中文内容excel文件类实例
2015/07/06 PHP
[原创]PHP实现逐行删除文件右侧空格的方法
2015/12/25 PHP
php cookie工作原理与实例详解
2016/07/18 PHP
探究Laravel使用env函数读取环境变量为null的问题
2016/12/06 PHP
safari下载文件自动加了html后缀问题
2018/11/09 PHP
PHP接口类(interface)的定义、特点和应用示例
2020/05/18 PHP
Thinkphp5框架中引入Markdown编辑器操作示例
2020/06/03 PHP
PHP基于进程控制函数实现多线程
2020/12/09 PHP
window.open被浏览器拦截后的自定义提示效果代码
2007/11/19 Javascript
Javascript 事件流和事件绑定
2009/07/16 Javascript
Javascript获取窗口(容器)的大小及位置参数列举及简要说明
2012/12/09 Javascript
日历查询的算法 如何计算某一天是星期几
2012/12/12 Javascript
jquery 表单验证之通过 class验证表单不为空
2015/11/02 Javascript
深入理解Ajax的get和post请求
2016/06/02 Javascript
Java与JavaScript中判断两字符串是否相等的区别
2017/03/13 Javascript
使用vs code开发Nodejs程序的使用方法
2017/09/21 NodeJs
Vue代码分割懒加载的实现方法
2017/11/23 Javascript
微信小程序 如何引入外部字体库iconfont的图标
2018/01/31 Javascript
vue 点击按钮增加一行的方法
2018/09/07 Javascript
python计算最大优先级队列实例
2013/12/18 Python
python处理圆角图片、圆形图片的例子
2014/04/25 Python
Python re模块介绍
2014/11/30 Python
python字符串常用方法
2018/06/14 Python
在python中画正态分布图像的实例
2019/07/08 Python
python函数修饰符@的使用方法解析
2019/09/02 Python
Python打包工具PyInstaller的安装与pycharm配置支持PyInstaller详细方法
2020/02/27 Python
Python unittest单元测试框架实现参数化
2020/04/29 Python
python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例
2020/05/11 Python
墨尔本照明批发商店:Mica Lighting
2017/12/28 全球购物
高中生学习生活的自我评价
2013/10/09 职场文书
承诺书范本大全
2015/05/04 职场文书
MybatisPlus EntityWrapper如何自定义SQL
2022/03/22 Java/Android
如何解决flex文本溢出问题小结
2022/07/15 HTML / CSS
Redis sentinel哨兵集群的实现步骤
2022/07/15 Redis