python函数式编程库_使用Python的toolz库开始函数式编程的方法

在这个由两部分组成的系列文章的第二部分中&＃xff0c;我们将继续探索如何将函数式编程方法中的好想法引入到 Python中&＃xff0c;以实现两全其美。

在上一篇文章中&＃xff0c;我们介绍了不可变数据结构 。 这些数据结构使得我们可以编写“纯”函数&＃xff0c;或者说是没有副作用的函数&＃xff0c;仅仅接受一些参数并返回结果&＃xff0c;同时保持良好的性能。

在这篇文章中&＃xff0c;我们使用 toolz 库来构建。 这个库具有操作此类函数的函数&＃xff0c;并且它们在纯函数中表现得特别好。 在函数式编程世界中&＃xff0c;它们通常被称为“高阶函数”&＃xff0c;因为它们将函数作为参数&＃xff0c;将函数作为结果返回。

让我们从这里开始&＃xff1a;

def add_one_word(words,word):

return words.set(words.get(word, 0) &＃43; 1)

这个函数假设它的第一个参数是一个不可变的类似字典的对象&＃xff0c;它返回一个新的类似字典的在相关位置递增的对象&＃xff1a;这就是一个简单的频率计数器。

但是&＃xff0c;只有将它应用于单词流并做 归纳 时才有用。 我们可以使用内置模块 functools 中的归纳器。

functools.reduce(function,stream,initializer)

我们想要一个函数&＃xff0c;应用于流&＃xff0c;并且能能返回频率计数。

我们首先使用 toolz.curry 函数&＃xff1a;

add_all_words&＃61;curry(functools.reduce,add_one_word)

使用此版本&＃xff0c;我们需要提供初始化程序。但是&＃xff0c;我们不能只将 pyrsistent.m 函数添加到 curry 函数中&＃xff1b; 因为这个顺序是错误的。

add_all_words_flipped&＃61;flip(add_all_words)

flip 这个高阶函数返回一个调用原始函数的函数&＃xff0c;并且翻转参数顺序。

get_all_words&＃61;add_all_words_flipped(pyrsistent.m())

我们利用 flip 自动调整其参数的特性给它一个初始值&＃xff1a;一个空字典。

现在我们可以执行 get_all_words(word_stream)这个函数来获取频率字典。 但是&＃xff0c;我们如何获得一个单词流呢&＃xff1f; Python 文件是按行供流的。

def to_words(lines):

for line in lines:

yield from line.split()

在单独测试每个函数后&＃xff0c;我们可以将它们组合在一起&＃xff1a;

words_from_file&＃61;toolz.compose(get_all_words,to_words)

在这种情况下&＃xff0c;组合只是使两个函数很容易阅读&＃xff1a;首先将文件的行流应用于 to_words &＃xff0c;然后将 get_all_words 应用于 to_words 的结果。 但是文字上读起来似乎与代码执行相反。

当我们开始认真对待可组合性时&＃xff0c;这很重要。有时可以将代码编写为一个单元序列&＃xff0c;单独测试每个单元&＃xff0c;最后将它们全部组合。如果有几个组合元素时&＃xff0c;组合的顺序可能就很难理解。

toolz 库借用了 Unix 命令行的做法&＃xff0c;并使用 pipe 作为执行相同操作的函数&＃xff0c;但顺序相反。

words_from_file&＃61;toolz.pipe(to_words,get_all_words)

现在读起来更直观了&＃xff1a;将输入传递到 to_words &＃xff0c;并将结果传递给 get_all_words。 在命令行上&＃xff0c;等效写法如下所示&＃xff1a;

$cat files|to_words|get_all_words

toolz 库允许我们操作函数&＃xff0c;切片、分割和组合&＃xff0c;以使我们的代码更容易理解和测试。

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用Python的toolz库开始函数式编程&＃xff0c;希望对大家有所帮助&＃xff0c;如果大家有任何疑问请给我留言&＃xff0c;小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持&＃xff01;

本文标题: 使用Python的toolz库开始函数式编程的方法

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