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利用Fn.py庫(kù)在Python中進(jìn)行函數(shù)式編程

更新時(shí)間：2015年04月22日 15:37:31 作者：Alexey Kachayev

這篇文章主要介紹了利用Fn.py庫(kù)在Python中進(jìn)行函數(shù)式編程,基于Scala中的類似風(fēng)格,需要的朋友可以參考下

盡管Python事實(shí)上并不是一門純函數(shù)式編程語(yǔ)言，但它本身是一門多范型語(yǔ)言，并給了你足夠的自由利用函數(shù)式編程的便利。函數(shù)式風(fēng)格有著各種理論與實(shí)際上的好處（你可以在Python的文檔中找到這個(gè)列表）：

形式上可證
模塊性
組合性
易于調(diào)試及測(cè)試

雖然這份列表已經(jīng)描述得夠清楚了，但我還是很喜歡Michael O.Church在他的文章“函數(shù)式程序極少腐壞（Functional programs rarely rot）”中對(duì)函數(shù)式編程的優(yōu)點(diǎn)所作的描述。我在PyCon UA 2012期間的講座“Functional Programming with Python”中談?wù)摿嗽赑ython中使用函數(shù)式方式的內(nèi)容。我也提到，在你嘗試在Python中編寫可讀同時(shí)又可維護(hù)的函數(shù)式代碼時(shí)，你會(huì)很快發(fā)現(xiàn)諸多問題。

fn.py類庫(kù)就是為了應(yīng)對(duì)這些問題而誕生的。盡管它不可能解決所有問題，但對(duì)于希望從函數(shù)式編程方式中獲取最大價(jià)值的開發(fā)者而言，它是一塊“電池”，即使是在命令式方式占主導(dǎo)地位的程序中，也能夠發(fā)揮作用。那么，它里面都有些什么呢？
Scala風(fēng)格的Lambda定義

在Python中創(chuàng)建Lambda函數(shù)的語(yǔ)法非常冗長(zhǎng)，來比較一下：

Python

map(lambda x: x*2, [1,2,3])

Scala

復(fù)制代碼代碼如下:

List(1,2,3).map(_*2)

Clojure

復(fù)制代碼代碼如下:

(map #(* % 2) '(1 2 3))

Haskell

復(fù)制代碼代碼如下:

map (2*) [1,2,3]

受Scala的啟發(fā)，F(xiàn)n.py提供了一個(gè)特別的_對(duì)象以簡(jiǎn)化Lambda語(yǔ)法。

from fn import _

assert (_ + _)(10, 5) = 15
assert list(map(_ * 2, range(5))) == [0,2,4,6,8]
assert list(filter(_ < 10, [9,10,11])) == [9]

除此之外還有許多場(chǎng)景可以使用_：所有的算術(shù)操作、屬性解析、方法調(diào)用及分片算法。如果你不確定你的函數(shù)具體會(huì)做些什么，你可以將結(jié)果打印出來：

from fn import _ 

print (_ + 2) # "(x1) => (x1 + 2)" 
print (_ + _ * _) # "(x1, x2, x3) => (x1 + (x2 * x3))"

流（Stream）及無(wú)限序列的聲明

Scala風(fēng)格的惰性求值（Lazy-evaluated）流。其基本思路是：對(duì)每個(gè)新元素“按需”取值，并在所創(chuàng)建的全部迭代中共享計(jì)算出的元素值。Stream對(duì)象支持<<操作符，代表在需要時(shí)將新元素推入其中。

惰性求值流對(duì)無(wú)限序列的處理是一個(gè)強(qiáng)大的抽象。我們來看看在函數(shù)式編程語(yǔ)言中如何計(jì)算一個(gè)斐波那契序列。

Haskell

復(fù)制代碼代碼如下:

fibs = 0 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs)

Clojure

復(fù)制代碼代碼如下:

(def fib (lazy-cat [0 1] (map + fib (rest fib))))

Scala

復(fù)制代碼代碼如下:

def fibs: Stream[Int] = 

     0 #:: 1 #:: fibs.zip(fibs.tail).map{case (a,b) => a + b} 

現(xiàn)在你可以在Python中使用同樣的方式了：

from fn import Stream 
from fn.iters import take, drop, map
from operator import add

f = Stream()
fib = f << [0, 1] << map(add, f, drop(1, f))

assert list(take(10, fib)) == [0,1,1,2,3,5,8,13,21,34]
assert fib[20] == 6765
assert list(fib[30:35]) == [832040,1346269,2178309,3524578,5702887]

蹦床（Trampolines）修飾符

fn.recur.tco是一個(gè)不需要大量棧空間分配就可以處理TCO的臨時(shí)方案。讓我們先從一個(gè)遞歸階乘計(jì)算示例開始：

def fact(n):
   if n == 0: return 1
   return n * fact(n-1)

這種方式也能工作，但實(shí)現(xiàn)非常糟糕。為什么呢？因?yàn)樗鼤?huì)遞歸式地保存之前的計(jì)算值以算出最終結(jié)果，因此消耗了大量的存儲(chǔ)空間。如果你對(duì)一個(gè)很大的n值（超過了sys.getrecursionlimit()的值）執(zhí)行這個(gè)函數(shù)，CPython就會(huì)以此方式失敗中止：

>>> import sys
>>> fact(sys.getrecursionlimit() * 2)
... many many lines of stacktrace ...
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

這也是件好事，至少它避免了在你的代碼中產(chǎn)生嚴(yán)重錯(cuò)誤。

我們?nèi)绾蝺?yōu)化這個(gè)方案呢？答案很簡(jiǎn)單，只需改變函數(shù)以使用尾遞歸即可：

def fact(n, acc=1):
   if n == 0: return acc
   return fact(n-1, acc*n)

為什么這種方式更佳呢？因?yàn)槟悴恍枰Ａ糁暗闹狄杂?jì)算出最終結(jié)果。可以在Wikipedia上查看更多尾遞歸調(diào)用優(yōu)化的內(nèi)容?？墒恰璓ython的解釋器會(huì)用和之前函數(shù)相同的方式執(zhí)行這段函數(shù)，結(jié)果是你沒得到任何優(yōu)化。

fn.recur.tco為你提供了一種機(jī)制，使你可以使用“蹦床”方式獲得一定的尾遞歸優(yōu)化。同樣的方式也使用在諸如Clojure語(yǔ)言中，主要思路是將函數(shù)調(diào)用序列轉(zhuǎn)換為while循環(huán)。

from fn import recur

@recur.tco 
def fact(n, acc=1):
   if n == 0: return False, acc
   return True, (n-1, acc*n)

@recur.tco是一個(gè)修飾符，能將你的函數(shù)執(zhí)行轉(zhuǎn)為while循環(huán)并檢驗(yàn)其輸出內(nèi)容：

(False, result)代表運(yùn)行完畢
(True, args, kwargs)代表我們要繼續(xù)調(diào)用函數(shù)并傳遞不同的參數(shù)
(func, args, kwargs)代表在while循環(huán)中切換要執(zhí)行的函數(shù)

函數(shù)式風(fēng)格的錯(cuò)誤處理

假設(shè)你有一個(gè)Request類，可以按照傳入其中的參數(shù)名稱得到對(duì)應(yīng)的值。要想讓其返回值格式為全大寫、非空并且去除頭尾空格的字符串，你需要這樣寫：

class Request(dict):
   def parameter(self, name):
     return self.get(name, None)

r = Request(testing="Fixed", empty=" ")
param = r.parameter("testing")
if param is None:
   fixed = ""
else:   
   param = param.strip()
   if len(param) == 0:
     fixed = ""
   else:
    fixed = param.upper()

額，看上去有些古怪。用fn.monad.Option來修改你的代碼吧，它代表了可選值，每個(gè)Option實(shí)例可代表一個(gè)Full或者Empty（這點(diǎn)也受到了Scala中Option的啟發(fā)）。它為你編寫長(zhǎng)運(yùn)算序列提供了簡(jiǎn)便的方法，并且去掉除了許多if/else語(yǔ)句塊。

from operator import methodcaller
from fn.monad import optionable

class Request(dict):
   @optionable
   def parameter(self, name):
     return self.get(name, None)

r = Request(testing="Fixed", empty=" ")
fixed = r.parameter("testing") 
     .map(methodcaller("strip")) 
     .filter(len) 
     .map(methodcaller("upper")) 
     .get_or("")

fn.monad.Option.or_call是個(gè)便利的方法，它允許你進(jìn)行多次調(diào)用嘗試以完成計(jì)算。例如，你有一個(gè)Request類，它有type，mimetype和url等幾個(gè)可選屬性，你需要使用最少一個(gè)屬性值以分析它的“request類型”：

from fn.monad import Option 

request = dict(url="face.png", mimetype="PNG") 
tp = Option \ 
     .from_value(request.get("type", None)) \ # check "type" key first 
     .or_call(from_mimetype, request) \ # or.. check "mimetype" key 
     .or_call(from_extension, request) \ # or... get "url" and check extension 
     .get_or("application/undefined")

其余事項(xiàng)？

我僅僅描述了類庫(kù)的一小部分，你還能夠找到并使用以下功能：

22個(gè)附加的itertools代碼段，以擴(kuò)展內(nèi)置module的功能的附加功能
將Python 2和Python 3的迭代器（iterator）（如range，map及filtter等等）使用進(jìn)行了統(tǒng)一，這對(duì)使用跨版本的類庫(kù)時(shí)非常有用
為函數(shù)式組合及partial函數(shù)應(yīng)用提供了簡(jiǎn)便的語(yǔ)法
為使用高階函數(shù)（apply，flip等等）提供了附加的操作符

正在進(jìn)行中的工作

自從在Github上發(fā)布這個(gè)類庫(kù)以來，我從社區(qū)中收到了許多審校觀點(diǎn)、意見和建議，以及補(bǔ)丁和修復(fù)。我也在繼續(xù)增強(qiáng)現(xiàn)有功能，并提供新的特性。近期的路線圖包括以下內(nèi)容：