可爱的 Python: Python 中的函数编程

核心提示： FP 关心的是计算 什么而不是 如何计算，许多 FP 利用了“更高等级”函数（换句话说，可爱的 Python: Python 中的函数编程(2)，就是函数对一些函数操作，而这些函数又对其它函数操作），消除流控制语句在我们执行消除联系时要考虑的第一件事是 Python

FP 关心的是计算 什么而不是 如何计算。

许多 FP 利用了“更高等级”函数（换句话说，就是函数对一些函数操作，而这些函数又对其它函数操作）。

函数编程的提倡者认为所有这些特征都导致更快速的开发更短以及错误更少的代码。而且，计算机科学、逻辑和数学领域的高级理论学家发现证明函数语言和程序的正式性能比命令语言和程序容易得多。

固有的 Python 函数能力

自从 Python 1.0 以来，Python 具有上面列出的大多数 FP 特征。但对于大多数 Python 特性，它们以一种非常混合的语言呈现。很大程度上是因为 Python 的 OOP 特性，您可以使用希望使用的部分而忽略其余部分（直到在稍后需要它为止）。使用 Python 2.0， 列表内涵添加了一些 非常棒的“句法上的粉饰”。虽然列表内涵没有添加什么新的能力，但它们使许多旧的能力看起来好了 许多。

Python 中 FP 的基本元素是函数 map() 、 reduce() 和 filter() ，以及运算符 lambda 。在 Python 1.x 中， apply() 函数对于将一个函数的列表返回值直接应用于另一个函数也很方便。Python 2.0 为这一目的提供了改进的语法。可能让人吃惊，但很少的这几个函数（以及基本运算符）几乎足以编写任何 Python程序；特别是，所有的流控制语句（ if 、 elif 、 else 、 assert 、 try 、 except 、 finally 、 for 、 break 、 continue 、 while 、 def ）可以只使用 FP 函数和运算符以函数风格处理。虽然实际上消除程序中的所有流控制命令可能只对加入“混乱的 Python”竞争（与看上去非常象 Lisp 的代码）有用，但是理解 FP 是如何使用函数和递归来表示流控制是值得的。

消除流控制语句

在我们执行消除联系时要考虑的第一件事是 Python “短路”了布尔表达式的求值这一事实。这样就提供了表达式版本的 if / elif / else 块（假设每块都调用一个函数，通常总有可能这样安排）。下面是具体方法：