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Python 函数式编程和并发

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Python 函数式编程是一种以函数为主要组织方式的编程范式，强调函数的独立性和无状态性，避免了对程序状态的依赖和副作用对程序造成的影响。并发编程是指多个任务同时执行，可以极大地提高程序的执行效率和运行速度。在Python中，函数式编程和并发编程可以相互结合，使用方法和技巧也可以得到进一步丰富和拓展。

Python 函数式编程

函数的基本概念

函数是指接收一些输入值并根据特定计算规则返回一个输出结果的过程。在Python中，函数的定义方式为：

def function_name(parameters):
    #function body
    return output

其中function_name是函数名，parameters是函数参数，可以是0到多个参数。函数体为代码块，其中的实现是函数的执行逻辑。返回值可以是0到多个结果，用return语句实现。

map、filter、reduce、lambda等函数

在Python函数式编程中，有几个常用的内置函数可以帮助我们更方便地进行函数的操作，具体如下：

  • map(function, iters)：将function应用于iters中的每个元素，返回结果列表。
  • filter(function, sequence)：返回一个列表，其中只包含function返回True的元素。
  • reduce(function, sequence)：将sequence中的两个元素应用于function并返回结果，之后将该结果与下一个元素进行操作，直到列表只剩一个元素。
  • lambda arguments: expression：创建一个匿名函数，用于简单的函数调用。

下面将具体介绍每个函数的使用方法：

map函数

map函数的语法为：map(function, iters)。

示例1：

def double_num(x):
    return x * 2

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(double_num, nums)))

输出结果为：[2, 4, 6, 8, 10]。该示例中将list中的每个元素都乘以2，得到新的list。

filter函数

filter函数的语法为：filter(function, sequence)。

示例2：

def is_odd_num(x):
    return x % 2 != 0

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(filter(is_odd_num, nums)))

输出结果为：[1, 3, 5]。该示例中只保留list中的奇数元素。

reduce函数

reduce函数的语法为：reduce(function, sequence)。

示例3：

from functools import reduce

def add_nums(x, y):
    return x + y

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reduce(add_nums, nums))

输出结果为：15。该示例中对列表nums中的元素进行求和。

lambda函数

lambda函数的语法为：lambda arguments: expression。

示例4：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(lambda x: x * 2, nums)))

输出结果为：[2, 4, 6, 8, 10]。该示例中使用lambda函数将列表nums中的元素都乘以2。

并发编程

在Python并发编程中，我们可以使用多种语言特性实现并发。这里将介绍使用Python自带的threading模块和multiprocessing模块实现并发的方法。

threading模块

使用threading模块实现并发的方法如下：

import threading

def func():
    #function body

t = threading.Thread(target=func)
t.start()

其中，threading.Thread()方法创建一个新的线程对象，该方法的参数target是线程运行的代码，可以是一个函数名。start()方法启动线程。

下面是一个简单的示例：

示例1：

import threading

def print_nums():
    for i in range(10):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_nums)
t.start()

示例1中的线程会输出0~9的数字，不影响主线程的运行。

multiprocessing模块

使用multiprocessing模块实现并发的方法如下：

import multiprocessing

def func():
    #function body

p = multiprocessing.Process(target=func)
p.start()

其中，multiprocessing.Process()方法创建一个新的进程对象，该方法的参数target是进程运行的代码，可以是一个函数名。start()方法启动进程实例。

下面是一个示例：

示例2：

import multiprocessing

def print_nums():
    for i in range(10):
        print(i)

p = multiprocessing.Process(target=print_nums)
p.start()

示例2中的进程会输出0~9的数字，每个数字都会同时输出，提高了程序的执行效率。

以上就是Python函数式编程和并发编程的基本攻略和示例，希望对你有所帮助。

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