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手把手介绍函数式编程:从命令式重构到函数式

发布时间:2019-09-09 23:42:14 所属栏目:移动 来源:佚名
导读:副标题#e# 本文是一篇手把手的函数式编程入门介绍,借助代码示例讲解细腻。但又不乏洞见,第一节中列举和点评了函数式种种让眼花缭乱的特质,给出了『理解函数式特质的指南针:函数式代码的核心特质就一条,无副作用』,相信这个指南针对于有积极学过挖过函

可以用 map 重写成:

  1. import random 
  2.  
  3. names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
  4.  
  5. secret_names = map(lambda x: random.choice(['Mr. Pink', 
  6.                                             'Mr. Orange', 
  7.                                             'Mr. Blonde']), 
  8.                    names) 

练习1:尝试将下面的代码重写为 map ,输入一个真实名字列表,替换成用更可靠策略生成的代号。

  1. names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
  2.  
  3. for i in range(len(names)): 
  4.     names[i] = hash(names[i]) 
  5.  
  6. print names 
  7. # => [6306819796133686941, 8135353348168144921, -1228887169324443034] 

(希望特工会留下美好的回忆,在秘密任务期间能记得住搭档的秘密代号。)

我的实现方案:

  1. names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
  2.  
  3. secret_names = map(hash, names) 
reduce

reduce 输入一个函数和一个集合,返回通过合并集合元素所创建的值。

这是一个简单的 reduce ,返回集合所有元素的总和。

  1. sum = reduce(lambda a, x: a + x, [0, 1, 2, 3, 4]) 
  2.  
  3. print sum 
  4. # => 10 

x 是迭代的当前元素。 a 是累加器( accumulator ),它是在前一个元素上执行 lambda 的返回值。 reduce() 遍历所有集合元素。对于每一个元素,运行以当前的 a 和 x 为参数运行 lambda ,返回结果作为下一次迭代的 a 。

(编辑:西安站长网)

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