支持函数式编程的包

Python的目标不是变成函数式语言，但是得益于operator和functools等包的支持，函数式编程风格也可以信手拈来

operator模块

在函数式编程中，经常需要把算术运算符当作函数使用。例如，不适使用递归计算阶乘。求和可以使用sum函数，但是求积没有这样的函数。可以使用reduce函数，但是需要一个函数计算序列中两个元素之积

# 使用reduce函数和一个匿名函数计算阶乘
from functools import reduce


def fact(n):
    return reduce(lambda a, b: a * b, range(1, n + 1))

operator模块为多个算术运算符提供了对应的函数，从而避免编写lambda a, b:a*b这种平凡的匿名函数。使用算术运算符

from functools import reduce
from operator import mul


def fact(n):
    return reduce(mul, range(1, n + 1))

operator模块中还有一类函数，能替代从序列中取出元素或读取对象属性的lambda表达式：因此，itemgetter和attrgetter其实会自行构建函数

metro_data = [('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.69167)),
              ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889))]
from operator import itemgetter

for city in sorted(metro_data, key=itemgetter(1)):
    print(city)
# itemgetter(1)的作用与lambda fields:fields[1]一样，创建一个接受集合的函数，返回索引为1上的元素

('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889))
('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.69167))

cc_name = itemgetter(1, 0)
for city in metro_data:
    print(cc_name(city))
# 如果把多个参数传给itemgetter，它构建的函数会返回提取的值构成的元组

('JP', 'Tokyo')
('IN', 'Delhi NCR')

itemgetter使用[]运算符，因此它不仅支持序列，还支持映射和任何实现__getitem__方法的类

attrgetter与itemgetter作用类似，它会创建函数根据名称提取对象的属性。如果把多个属性名传递给attrgetter，它也会返回提取的值构成的元组。此外，如果参数名中包含点号，attrgetter会深入嵌套对象，获取指定的属性。

# 定义一个namedtuple，名为metro_data，用attrgetter处理它
from collections import namedtuple

LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')  # 使用namedtuple定义LatLong
Metropolis = namedtuple('Metropolis', 'name cc pop coord')  # 定义Metropolis
metro_areas = [Metropolis(name, cc, pop, LatLong(lat, long)) for name, cc, pop, (lat, long) in
               metro_data]  # 使用Metropolis实例构建metro_areas列表。使用嵌套的元组拆包提取(lat, long)，然后使用它们构建LatLong，作为Metropolis的coord属性
metro_areas[0]

Metropolis(name='Tokyo', cc='JP', pop=36.933, coord=LatLong(lat=35.689722, long=139.69167))

metro_areas[0].coord.lat  # 深入metro_areas[0]获取它的纬度

35.689722

from operator import attrgetter

name_lat = attrgetter('name', 'coord.lat')  # 定义一个attrgetter，获取name属性和嵌套的coord.lat属性

for city in sorted(metro_areas, key=attrgetter('coord.lat')):  # 再次使用attrgetter，按照纬度排序城市列表
    print(name_lat(city))  # 使用定义的attrgetter，只显示城市名和纬度

('Delhi NCR', 28.613889)
('Tokyo', 35.689722)

# 下面是operator模块中定义的部分函数（省略了以_开头的函数名称，因为它们基本上是实现细节）
import operator

[name for name in dir(operator) if not name.startswith('_')]

['abs',
 'add',
 'and_',
 'attrgetter',
 'concat',
 'contains',
 'countOf',
 'delitem',
 'eq',
 'floordiv',
 'ge',
 'getitem',
 'gt',
 'iadd',
 'iand',
 'iconcat',
 'ifloordiv',
 'ilshift',
 'imatmul',
 'imod',
 'imul',
 'index',
 'indexOf',
 'inv',
 'invert',
 'ior',
 'ipow',
 'irshift',
 'is_',
 'is_not',
 'isub',
 'itemgetter',
 'itruediv',
 'ixor',
 'le',
 'length_hint',
 'lshift',
 'lt',
 'matmul',
 'methodcaller',
 'mod',
 'mul',
 'ne',
 'neg',
 'not_',
 'or_',
 'pos',
 'pow',
 'rshift',
 'setitem',
 'sub',
 'truediv',
 'truth',
 'xor']

这些函数中的大部分作用不言而喻。以i开头，后面是另一个运算符的那些名称（如iadd、iand等），对应的是增量赋值运算符（如+=、&=等）。如果第一个参数是可变的，那么这些运算符会就地修改它；否则，作用与不带i的函数一样，直接返回运算结果

在operator模块中，methodcaller的作用与attrgetter和itemgetter类似，它会自行创建函数。methodcaller创建的函数会在对象上调用参数指定的方法

from operator import methodcaller

s = 'The time has come'
upcase = methodcaller('upper')
upcase(s)

'THE TIME HAS COME'

hiphenate = methodcaller('replace', ' ', '-')  # methodcaller可以冻结某些参数
hiphenate(s)

'The-time-has-come'

使用functools.partial冻结参数

functools模块提供了一系列高阶函数，其中最为人熟知的是reduce函数

functools.partial这个高阶函数用于部分应用一个函数。部分应用是指，基于一个函数创建一个新的可调用对象，把原函数的某些参数固定。使用这个函数可以把接受一个或多个参数的函数改编成需要回调的API，这样参数更少

# 使用partial把两个参数函数改编成需要单参数的可调用对象
from operator import mul
from functools import partial

triple = partial(mul, 3) # 使用mul创建triple函数，把第一个定位参数定为3
triple(7) # 测试triple函数

21

list(map(triple,range(1,10))) # 在map中使用triple函数

[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

# 使用partial构建一个便利的Unicode规范化函数
import unicodedata ,functools
nfc=functools.partial(unicodedata.normalize,'NFC')
# partial的第一个参数是可调用对象，后面跟着任意个要绑定的定位参数和关键字