🗊Презентация Елементи функціонального програмування

Python Елементи функціонального програмування

План Функції як об'єкти першого класу (first-class citizens) Лямбда - вирази Замикання Функції вищого порядку, каррінг функцій Декоратори Функції filter, map, reduce Модулі functools, оператор, itertools

Поняття функціонального програмування Функціональне програмування - розділ дискретної математики і парадигма програмування, в якій процес обчислення трактується як обчислення значень функцій в математичному розумінні останніх (на відміну від функцій як підпрограм в процедурному програмуванні). Функціональне програмування передбачає обходитися обчисленням результатів функцій від вихідних даних і результатів інших функцій, і не передбачає явного зберігання стану програми. Відповідно, не передбачає воно і змінність цього стану (на відміну від імперативного, де однією з базових концепцій є змінна, що зберігає своє значення і дозволяє змінювати його в міру виконання алгоритму)

Характерні риси функціонального програмування Рішення задачі записується як сукупність незалежних від зовнішнього стану функцій Функції як об'єкти першого класу Імутабельність (незмінюваність) даних Використання функцій вищого порядку Каррінг і часткове застосування функцій

Функція як об'єкт першого класу Об'єкт називають «об'єктом першого класу», якщо він: може бути збережений в змінній або структурах даних; може передаватися в функцію як аргумент; може бути повернутий з функції як результат; може бути створений під час виконання програми; внутрішньо самоідентифікований (незалежний від іменування). Термін «об'єкт» використовується тут в загальному сенсі, і не обмежується об'єктами мови програмування. В Python, як і в функціональних мовах, функції є об'єктами першого класу.

Приклад 1 def add(x,y): return x+y def sub(x,y): return x-y def mul(x,y): return x*y def div(x,y): return x/y

Приклад 1 operations ={ '+' : add, '-' : sub, '*' : mul, '/' : div, '^' : pow}

Приклад 1 first = float(input('First number: ')) operation = input('Operation: ') second = float(input('Second number: ')) result = operations[operation](first,second) print('Result:',result)

Лямбда вирази Звичайне оголошення функції: def add(x, y): return x + y Використання лямбда - виразу (лямбда-функції, анонімної функції): add = lambda x, y: x + y

Приклад 2 operations ={ '+' : lambda x, y : x+y, '-' : lambda x, y : x-y, '*' : lambda x, y : x*y, '/' : lambda x, y : x/y, '^' : pow}

Замикання Замикання (closure) У програмуванні - функція, в тілі якої присутні посилання на змінні, оголошені поза тілом цієї функції в навколишньому коді і які не є її параметрами. У разі замикання посилання на змінні зовнішньої функції дійсні всередині вкладеної функції до тих пір, поки працює вкладена функція, навіть якщо зовнішня функція закінчила роботу, і змінні вийшли з області видимості. Замикання пов'язує код функції з її лексичним оточенням (місцем, в якому вона визначена в коді). Лексичні змінні замикання відрізняються від глобальних змінних тим, що вони не займають глобальний простір імен. Від змінних в об'єктах вони відрізняються тим, що прив'язані до функцій, а не об'єктів. В Python будь-які функції (в тому числі і лямбда - вирази), оголошені всередині інших функцій, є повноцінними замиканнями.

Приклад 3 def add(x): def two_add(y): return x+y return two_add print(add(402)(45))

Функції вищого порядку Функція вищого порядку - функція, що приймає в якості аргументів інші функції або повертає іншу функцію в якості результату. Основна ідея полягає в тому, що функції мають той же статус, що й інші об'єкти даних. Каррінг (currying) - перетворення функції від багатьох аргументів на функцію, що бере свої аргументи по одному. Це перетворення було введено М. Шейнфінкель і Г. Фреге і отримало свою назву на честь Х. Каррі.

Приклад 4 def add(x): def two_add(y): return x+y return two_add add_to_ten=add(10) print(add_to_ten(2)) print(add_to_ten(12.5))

Приклад 5 elem = lambda value, next: {'value': value, 'next': next} to_string = lambda head: '' if head is None \ else str(head['value'])+' ' +to_string(head['next']) values = elem(1,elem(2,elem(3,None))) print(to_string(values))

Декоратори Декоратор в Python - функція, яка приймає як параметр іншу функцію (або клас) і повертає нову, модифіковану функцію (або клас), яка її замінює. Крім того, поняття функцій вищого порядку часто застосовується і для створення декораторів: часто потрібно, щоб декоратор брав ще якісь параметри, крім об'єкта що модифікується. В такому випадку створюється функція, що створює і повертає декоратор, а при застосуванні декоратора замість вказівки імені функції-декоратора дана функція викликається.

Приклад 6 def decorator(fn): def decorated_fn(*args, **kwargs): print('Decorated function says:') fn(*args, **kwargs) print() return decorated_fn def hello(): print('Hello!') #hello = decorator(hello) hello()

Приклад 7 def decorator(fn): def decorated_fn(*args, **kwargs): print('Decorated function says:') fn(*args, **kwargs) print() return decorated_fn @decorator def hello(): print('Hello!') hello()

map, filter, reduce Трьома класичними функціями вищого порядку, що з'явилися ще в мові програмування LISP, які приймають функцію і послідовність, є map, filter і reduce. map застосовує функцію до кожного елементу послідовності. В Python 2 повертає список, в Python 3 - об'єкт-ітератор. filter залишає лише ті елементи послідовності, для яких задана функція істинна. В Python 2 повертає список, в Python 3 - об'єкт-ітератор. reduce (в Python 2 вбудована, в Python 3 знаходиться в модулі functools) приймає функцію від двох аргументів, послідовність і опціональне початкове значення і обчислює згортку (fold) послідовності як результат послідовного застосування даної функції до поточного значення (так званому акумулятору) і наступному елементу послідовності.

Приклад 8 values = [2, 4, 8, 15, 42] for square in map(lambda x: x**2, values): print(square) square = list(map(lambda x: x**2, values)) print(square)

Приклад 9 numbers = [3, 2, -1, 0, 15, -8, -7, 3, -3, 8] positive_numbers = filter(lambda x: x > 0, numbers) print(list(positive_numbers))

Приклад 10 from functools import reduce numbers = [3, 2, 1, 8, -3, -2] product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers) print(product)

Модуль functools Модуль functools містить велику кількість стандартних функцій вищого порядку. Деякі з них : lru_cache - декоратор, який кешує значення функцій, які не змінюють свій результат при незмінних аргументах; корисний для кешування даних, мемоізаціі (збереження результатів для повернення без обчислення функції) значень рекурсивних функцій (наприклад, такого типу, як функція обчислення n - го числа Фібоначчі) і т. д .; partial - часткове застосування функції (виклик функції з меншою кількістю аргументів, ніж вона очікує, і отримання функції, яка приймає параметри що залишилися).

Приклад 11 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(index): if index < 2: return 1 else: return fibonacci(index - 1) + fibonacci(index - 2) for i in range(1, 1000): print(fibonacci(i))

Приклад 12 from functools import partial def add(x,y): return x+y add_to_ten=partial(add,10) print(add_to_ten(2)) print(add_to_ten(12.5))

Модуль itertools Модуль itertools містить функції для роботи з итераторами і створення ітераторів. Деякі з них : product - декартовій добуток ітераторів (для уникнення вкладених циклів for); permutations - генерація перестановок; combinations - генерація сполучень; combinations_with_replacement - генерація розміщень; chain - поєднання декількох ітераторів в один; takewhile - отримання значень послідовності, поки значення функції - предиката для її елементів істинно; dropwhile - отримання значень послідовності починаючи з елемента, для якого значення функції - предиката перестане бути істинно.

Приклад 13 from itertools import product for i in range(1,5): for j in range(1,5): #for i, j in product(range(1,5),range(1,5)): print('{}x{}={}'.format(i,j,i*j))

Приклад 14 from itertools import chain for i in chain(range(2), range(3)): print(i)

Приклад 15 from itertools import permutations, combinations, combinations_with_replacement print(list(permutations('ABC', 2))) print() print(list(combinations('ABC', 2))) print() print(list(combinations_with_replacement('ABC', 2)))

Приклад 16 from itertools import takewhile, dropwhile numbers = [1, 4, 6, 4, 1] predicate = lambda x: x < 5 for value in takewhile(predicate, numbers): print(value) print() for value in dropwhile(predicate, numbers): print(value)

Модуль operator Модуль operator містить функції, які відповідають стандартним операторам.

Приклад 17 from operator import neg, mul, le from functools import reduce, partial print(list(map(neg, [2, 4, 8, 9, 1]))) print(reduce(mul, [3, 4, 5])) print(list(filter(partial(le, 5), [5, 4, 8, 1, 3, 10])))