[python] '함수형 프로그래밍'에 대한 첫 번째 살펴보기

함수형 프로그래밍

지난 학기에 '인공지능'이라는 수업을 들었는데, 선생님께서 프롤로그라는 언어를 배우라고 강요하셨는데, 생각하는 방식이 전혀 달랐어요. 예전에 배웠는데 인생이 달라졌네요 오랫동안 하노이타워를 작성할까 고민하다가 결국 인터넷에서 코드를 발견해서 수정했습니다. 글을 쓰기 전에

hanoi(N) :- dohanoi(N, 'a', 'b', 'c').
dohanoi(0, _ , _ , _ )    :- !.
dohanoi(N, A, B, C)    :-
  N1 is N-1,
  dohanoi(N1, A, C, B),
  writeln([move, N, A-->C]), 
  dohanoi(N1, B, A, C).

라는 문단을 올렸습니다. 당시에는 거의 이해가 되었지만 주된 이유는 정보가 너무 적고 디버깅이 불가능하기 때문입니다. . 버그를 만날 때마다 지금은 약간 어지러움을 느낍니다. 하지만 당시에는 프롤로그가 Lisp와 경쟁할 수 있었다고 하는데, 최근에는 Lisp에 조금 관심이 생겼습니다. 이런 일을 마치고 나면 이런 함수형 언어에 경의를 표하게 될 것입니다.

함수형 프로그래밍이란 무엇인가요? Liao Da는 다음과 같이 썼습니다.

함수형 프로그래밍은 순수 함수형 프로그래밍 언어로 작성된 함수에는 변수가 없습니다. 입력이 결정되면 출력이 결정됩니다. 이 함수를 부작용이 없는 순수 함수라고 부릅니다. 변수 사용을 허용하는 프로그래밍 언어에서는 함수 내부의 변수 상태가 불확실하기 때문에 같은 입력이라도 다른 출력이 나올 수 있기 때문에 이런 종류의 함수에는 부작용이 있습니다.

읽어도 이해가 안 될 수도 있으니 걱정하지 마세요. 먼저 이 섹션을 읽어보세요.

고차 함수

수학과 컴퓨터 과학에서 고차 함수는 다음 조건 중 하나 이상을 만족하는 함수입니다.

• 하나 이상의 함수를 입력으로 받아들이고

• 함수를 출력합니다

즉, 함수 자체를 매개변수로 전달합니다. 또는 함수를 반환합니다.

예를 들어 일반 할당처럼 변수에 함수를 할당할 수 있습니다.

>>> min(1, 2)
1
>>> f = min
>>> f(1, 2)
1
>>> f
<built-in>
>>> min
<built-in></built-in></built-in>

함수에 값을 할당할 수도 있습니다(코드 계속).

>>> min = 10
>>> min(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable
>>> f(1, 2)
1
>>> min = f
>>> min(1, 2)
1</module></stdin>

예를 들어 모든 숫자의 합을 계산하는 함수와 같은 매개변수를 전달할 수도 있습니다.

>>> def add(a, b):
...     return a+b
...

>>> def mysum(f, *l):
...     a = 0
...     for i in l:
...             a = f(a, i)
...     return a
...
>>> mysum(add, 1, 2, 3)
6
>>> mysum(add, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
55

물론 이 f를 곱셈으로 바꾸는 것은 모든 숫자의 곱을 계산한다는 의미입니다.

파이썬에 내장되어 자주 사용되는 고차함수 몇 가지를 살펴보겠습니다.

map/reduce

지난 학기에 클라우드 컴퓨팅 강좌를 수강할 때 이 단어를 막연하게 들었던 기억이 있는데 수업이 너무 지루해서 잘 듣지 못했던 것 같습니다. 여기서 보면 이상하다고 생각해요. 너무 똑같나요? ?

그렇지만 각 기능의 역할에 대해 간단히 말씀드리자면 별로 할 말이 없습니다.

map의 경우 계산식은 다음과 같습니다.

map(f, [x1, x2, ..., xn]) = [f(x1), f(x2), ..., f(xn)]

Reduce의 경우 계산식은 다음과 같습니다.

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

Liao Da는 매우 명확하게 말했습니다. .

filter

filter는 함수를 허용하고 iterable하고 목록을 반환한다는 점에서 map 함수와 유사하지만 함수 반환 값에 따라 값을 유지할지 여부를 결정하는 기능이 있습니다. 사실입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

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

sorted

sorted 함수도 함수를 매개변수 키에 전달하면 정렬할 시퀀스를 키 함수를 통해 처리한 후 정렬할 수 있습니다. , 그러나 값은 변경되지 않습니다. 예:

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

Decorator(데코레이터)

익명 함수에 대해서는 자세히 살펴보겠습니다. 나중에 사용할 때 데코레이터에 대해 오랫동안 공부했던 기억이 나네요. 이번에 다시 복습해 보겠습니다.

간단한 데코레이터

첫 번째는 각 함수 호출 전에 로그를 인쇄하는 간단한 데코레이터입니다.

import logging

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        func(*args, **kw)
    return wrapper

이것은 매우 간단한 데코레이터입니다. 사용하는 것은 어떻습니까? 그것? 내가 본 첫 번째 사용법은 장식해야 할 함수 앞에 @를 추가하는 것이었지만 실제로 이것은 Python의 구문 설탕입니다. 먼저 함수 f를 정의하는 것이 더 이해하기 쉽습니다. 이 정의 후에는 f 함수를 호출합니다.

def f():
    print("in function f")

f = log(f)

@log를 사용한 결과는 동일합니다. 실제로 @ 기호는 데코레이터의 구문 설탕 역할을 하며 이전 할당 문과 동일한 기능을 갖습니다. , 다음과 같은 또 다른 할당 작업을 피하여 코드를 더 간결하고 명확하게 만듭니다.

>>> f()
WARNING:root:f is running
in function f

매개변수가 있는 데코레이터

때로는 데코레이터에 매개변수를 전달해야 할 때도 있습니다. 예를 들어 status , level 및 기타 정보는 아래와 같이 래퍼 함수 외부의 함수 레이어만 '래핑'하면 됩니다.

@log
def f():
    print("in function f")

추가 이해

더 자세히 이해하려면 f의 이름 속성:

import logging

def log(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            logging.warn("%s is running at level %d" % (func.__name__, level))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log(2)
def f():
    print("in function f")
    
>>> f()
WARNING:root:f is running at level 2
in function f

첫 번째 데코레이터 할당문에 접속하면 무슨 일이 일어났는지 대략적으로 이해할 수 있습니다.

f는 log(로 수정된 반환 값을 가리킵니다. f) 즉, 래퍼 기능입니다. 원래 함수 f가 실행될 때마다 래퍼 함수가 호출됩니다. 이 예에서는 로그가 먼저 인쇄된 다음 원래 함수 f가 실행됩니다.

f = log(f)그러나 이로 인해 원래 함수 f의 메타 정보가 대체되고 f에 대한 많은 정보가 사라지는 문제가 발생하지만 다행히도 우리는 이를 가지고 있습니다. functools 모듈 수정 함수는 다음과 같습니다:

#对于不加装饰器的 f，其 name 不变
>>> def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
'f'

#对于添加装饰器的函数，其 name 改变了
>>> @log
... def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
'wrapper'

또한 동일한 함수에 여러 데코레이터를 추가할 수 있습니다:

import functools
import logging

def log(func):
    functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        func(*args, **kw)
    return wrapper

>>> @log
... def f():
...     print("in function f")
...
>>> f.__name__
'f'

요약

함수에 대해 잘 모릅니다. 프로그래밍, 여기에 있습니다. 이제 개념을 대략적으로 이해했으므로 명령형 프로그래밍을 사용하는 것이 확실히 더 일반적입니다. 하지만 하스켈이나 리스프처럼 순전히 기능적인 언어도 있고, 그것들을 배우면 새로운 사고방식이 열릴 것이다.

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