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使用 Python 的 toolz 库开始函数式编程

作者: Moshe Zadka 译者: LCTT Liang Chen

| 2018-11-15 09:42   分享: 1    

toolz 库允许你操作函数,使其更容易理解,更容易测试代码。

在这个由两部分组成的系列文章的第二部分中,我们将继续探索如何将函数式编程方法中的好想法引入到 Python中,以实现两全其美。

在上一篇文章中,我们介绍了不可变数据结构。 这些数据结构使得我们可以编写“纯”函数,或者说是没有副作用的函数,仅仅接受一些参数并返回结果,同时保持良好的性能。

在这篇文章中,我们使用 toolz 库来构建。 这个库具有操作此类函数的函数,并且它们在纯函数中表现得特别好。 在函数式编程世界中,它们通常被称为“高阶函数”,因为它们将函数作为参数,将函数作为结果返回。

让我们从这里开始:

def add_one_word(words, word):
    return words.set(words.get(word, 0) + 1)

这个函数假设它的第一个参数是一个不可变的类似字典的对象,它返回一个新的类似字典的在相关位置递增的对象:这就是一个简单的频率计数器。

但是,只有将它应用于单词流并做归纳时才有用。 我们可以使用内置模块 functools 中的归纳器。

functools.reduce(function, stream, initializer)

我们想要一个函数,应用于流,并且能能返回频率计数。

我们首先使用 toolz.curry 函数:

add_all_words = curry(functools.reduce, add_one_word)

使用此版本,我们需要提供初始化程序。但是,我们不能只将 pyrsistent.m 函数添加到 curry 函数中; 因为这个顺序是错误的。

add_all_words_flipped = flip(add_all_words)

flip 这个高阶函数返回一个调用原始函数的函数,并且翻转参数顺序。

get_all_words = add_all_words_flipped(pyrsistent.m())

我们利用 flip 自动调整其参数的特性给它一个初始值:一个空字典。

现在我们可以执行 get_all_words(word_stream) 这个函数来获取频率字典。 但是,我们如何获得一个单词流呢? Python 文件是按行供流的。

def to_words(lines):
    for line in lines:
        yield from line.split()

在单独测试每个函数后,我们可以将它们组合在一起:

words_from_file = toolz.compose(get_all_words, to_words)

在这种情况下,组合只是使两个函数很容易阅读:首先将文件的行流应用于 to_words,然后将 get_all_words 应用于 to_words 的结果。 但是文字上读起来似乎与代码执行相反。

当我们开始认真对待可组合性时,这很重要。有时可以将代码编写为一个单元序列,单独测试每个单元,最后将它们全部组合。如果有几个组合元素时,组合的顺序可能就很难理解。

toolz 库借用了 Unix 命令行的做法,并使用 pipe 作为执行相同操作的函数,但顺序相反。

words_from_file = toolz.pipe(to_words, get_all_words)

现在读起来更直观了:将输入传递到 to_words,并将结果传递给 get_all_words。 在命令行上,等效写法如下所示:

$ cat files | to_words | get_all_words

toolz 库允许我们操作函数,切片、分割和组合,以使我们的代码更容易理解和测试。


via: https://opensource.com/article/18/10/functional-programming-python-toolz

作者:Moshe Zadka 选题:lujun9972 译者:Flowsnow 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

LCTT 译者
Liang Chen 🌟🌟🌟🌟
共计翻译: 32.0 篇 | 共计贡献: 1103
贡献时间:2015-11-29 -> 2018-12-05
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