可爱的 Python: 在 Python 中进行函数编程，第 3 部分

核心提示： 有个诀窍是把表达式放在列表理解的单项元组里，但是并不能提供任何使用表达层次绑定来处理高阶函数的方法，可爱的 Python: 在 Python 中进行函数编程，第 3 部分(3)，为了使用高阶函数，我们仍然需要使用块层次的绑定，而且同时命名了那个算术计算（但只是在表达式的范围内），作为&ld

有个诀窍是把表达式放在列表理解的单项元组里，但是并不能提供任何使用表达层次绑定来处理高阶函数的方法。为了使用高阶函数，我们仍然需要使用块层次的绑定，如下所示：

清单 4：带有 'map()' 的 Python 块级别绑定

>>> list_of_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> let = Bindings()
>>> let.car =
　　
　　　　　lambda
　　　　
　　　　 l: l[0]
>>> map(let.car,list_of_list)
[1, 4, 7]
　　　

不错，但是如果我们使用 map() ，绑定的范围仍旧比我们期望的要扩大了一点。虽然如此，即便在列表不是我们最终想使用的情况下，耐心地使用列表理解来为我们做名字绑定也是可能的：

清单 5：Python 列表理解的“逐级下降”

　　　　# Compare Haskell expression:
# result = func car_car
# where
# car (x:xs) = x
# car_car = car (car list_of_list)
# func x = x + x^2
>>> [func
　　
　　　　　for
　　　　
　　　　 x
　　
　　　　　in
　　　　
　　　　 list_of_list
...
　　
　　　　　for
　　　　
　　　　 car
　　
　　　　　in
　　　　
　　　　 (x[0],)
...
　　
　　　　　for
　　　　
　　　　 func
　　
　　　　　in
　　　　
　　　　 (car+car**2,)][0]
2
　　　

我们已经完成了 list_of_list 中基于第一个元素的算术运算，而且同时命名了那个算术计算（但只是在表达式的范围内）。作为“优化”，我们大可不必去创建一个比开始的元素更长的列表，因为我们用最后的索引 0 来选择唯一的第一个元素：