Сопровождайте ваши функции качественной документацией и программисты, которые будут работать с вашим кодом после вас будут вам благодарны.
Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.
Синтаксис lambda выражения в Python
1 | lambda arguments: expression
В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)
1 | >>> multiply = lambda x,y: x * y
2 | >>> multiply(21, 2)
3 | 42
Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями
1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
2 |
3 | new_list = []
4 | for item in old_list:
5 | new_list.append(int(item))
6 |
7 | print (new_list)
8 |
9 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
2 | new_list = list(map(int, old_list))
3 | print (new_list)
4 |
5 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:
1 | def miles_to_kilometers(num_miles):
2 | """ Converts miles to the kilometers """
3 | return num_miles * 1.6
4 |
5 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
6 | kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))
7 | print (kilometer_distances)
[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]
А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
1 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
2 | kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))
3 |
4 | print (kilometer_distances)
[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]
Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:
1 | l1 = [1,2,3]
2 | l2 = [4,5,6]
3 |
4 | new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))
5 | print (new_list)
[5, 7, 9]
Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
1 | l1 = [1,2,3]
2 | l2 = [4,5]
3 |
4 | new_list = list(map(lambda x,y: + y, l1, l2))
5 |
6 | print (new_list)
[5,7]
Функция filter() в Python:
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:
1 | mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']
2 | zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))
3 | print (zolushka)
['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']
Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:
1 | from functools import reduce
2 | items = [1,2,3,4,5]
3 | sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items)
4 |
5 | print (sum_all)
15
Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:
1 | from functolls import reduce
2 | items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2]
3 | all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items)
4 |
5 | print (all_max)
32
1 | a = [1,2,3]
2 | b = "xyz"
3 | c = (None, True)
4 |
5 | res = list(zip(a, b, c))
6 | print (res)
[(1, 'x', None), (2, 'y', True)]
Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.
Объектно-ориентированное программирование в Python
* ООП
Объектно-ориентированным программированием называется такой подход к программированию, в котором используются понятия класса и объекта. Говоря проще, когда перед нами стоит задача запрограммировать какой-либо объект, то намного легче сделать это описав этот объект, чем написав ряд функций.
* Переменная класса (Class variable): Переменная, доступная для всех экземпляров данного класса. Определяется внутри класса, но вне любых методов класса.
* Экземпляр класса (Instance): Отдельный объект-представитель определенного класса.
* Переменная экземпляра класса (Instance variable): Переменная определенная внутри медота класса, принадлежащая только к этому классу.
* Метод (Method): Особая функция, определенная внутри класса.
* Наследование (Inheritance): Передача аттрибутов и методов родительского класса дочерним классам.
* Перегрузка функций (Function overloading): Изменение работы метода, унаследованного дочерним классом от родительского класса.