python第7課関数式プログラミング

1.mapとreduce関数

from functools import reduce

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s)

from functools import reduce

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

2.filter
たとえば、listで偶数を削除し、奇数だけを残します.

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
#   : [1, 5, 9, 15]

素数を求めて素数を計算する1つの方法はエジプトふるい法で、そのアルゴリズムは理解してとても簡単です:まず、2から始まるすべての自然数をリストして、1つのシーケンスを構築します:2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、...シーケンスの最初の数2を取って、それはきっと素数で、それから2でシーケンスの2の倍数をふるい落とします:3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、...新しいシーケンスの最初の数3を取って、それはきっと素数で、それから3でシーケンスの3の倍数をふるい落とします:5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、...新しいシーケンスの最初の数5を取って、それから5でシーケンスの5の倍数をふるい落とします:7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、...ふるい続けると、すべての素数が得られます.Pythonでこのアルゴリズムを実現するには、まず3から始まる奇数シーケンスを構築することができます.
3から始まる奇数シーケンスを作成

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n

次に、フィルタ関数を定義します.

def _not_divisible(n): 
        return lambda x: x % n > 0

最後に、次の素数を返すジェネレータを定義します.

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() #     
    while True:
        n = next(it) #          
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) #      

primes()も無限シーケンスであるため、呼び出し時にループを終了する条件を設定する必要があります.

#   1000     :
for n in primes():
    if n < 1000:
        print(n)
    else:
        break

3.sorted

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

sorted()関数も高次関数であり、key関数を受信してカスタムソートを実現することもできます.例えば、絶対値サイズでソートすることもできます.

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

sortedにkey関数を入力すると、大文字と小文字を無視したソートが実現されます.

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

逆ソートを行うには、key関数を変更する必要はありません.3番目のパラメータreverse=Trueを入力します.

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

4.戻り関数

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
.sum at 0x101c6ed90>

クローズドパッケージ

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

結果を返す

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

変更

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)     ，  i       f()
    return fs

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

5.匿名関数

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

6.装飾器
関数もオブジェクトであり、関数オブジェクトを変数に割り当てることができるため、変数によっても関数を呼び出すことができます.

>>> def now():
...  print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25

関数オブジェクトにはnameプロパティがあり、関数の名前を取得できます.

>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

装飾装飾装飾印刷ロゴ

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

Pythonの@構文を使用して、decoratorを関数の定義に配置します.

@log
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
call now():
2015-3-25

decorator自体がパラメータを入力する必要がある場合は、decoratorを返す高次関数を記述する必要があります.書くともっと複雑になります.たとえば、logのテキストをカスタマイズするには、次のようにします.

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')
def now(): 
        print('2015-3-25')

実行結果

>>> now()
execute now():2015-3-25

2つのネストされたdecoratorと比較して、3つのネストの効果は次のとおりです.

>>> now = log('execute')(now)

wrapperを書く必要があります.name = func.名前のようなコード、Python内蔵functools.wrapsはこのことをしているので、完全なdecoratorの書き方は以下の通りです.

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

7.バイアス関数
functools.partialは、int 2()を自分で定義する必要がなく、次のコードを使用して新しい関数int 2を作成することができます.

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

簡単にまとめるpartialの役割は、1つの関数のいくつかのパラメータを固定(つまりデフォルト値を設定)して、新しい関数を返して、この新しい関数を呼び出すのがもっと簡単です.上の新しいint 2関数は、baseパラメータをデフォルト値2に再設定するだけですが、関数呼び出し時に他の値を入力することもできます.

>>> int2('1000000', base=10)
1000000