Python函数式编程系列002(水管模型和compose)

水管模型 这一章,我们要回到一个问题,到底函数式和过程式的编程思路到底在哪里?我们这里提供一个形象的比喻。
过程式--屋子物件
过程式思维里,每一个可变变量、函数/过程指称的符号,类似告诉你一个屋子的名字。对一个静态语言来说,我们可能还需要屋子里只能放什么东西。然后,我们每一次调用一次函数/过程,就是将对对应屋子里的函数取出来,以及其他屋子里的物件取出来,按照函数的方式重新整理,把结果放到原先的屋子或者新的屋子里。(注意这个描述和图灵机其实是类似的。)
但是,这个屋子可能会更复杂,我们可能有时候会参考别的屋子里的情况,甚至另一栋房子里的屋子(其他模块、第三方插件),或者甚至是天气和社会新闻(环境变量、硬件)来盘算每一次整理物件的逻辑(即函数)。这个是「屋子-物件」模型中,最让人困惑的事。如果你天气不好,或者别的屋子的情况有问题,你的整理物件的规则可能就有很大的问题,而且溯因是困难的。这个我们也在001中介绍过这个问题。
函数式--水管和数据流
在函数式编程中,我们的模型是编造一些列的水管,水管就是函数式中的函数。我们的目标就是事先将各种函数水管给架设好管道系统。然后将水(数据/不可变参数)倒入进去,等待水管的另一头流出结果就好了。就像下面的图显示的那样:

stateDiagram-v2[*] --> function function --> [*]

compose 我们到目前为止,可以想到的最简单的就是将水管相连。比如,在做文本处理的时候,我们很有可能会有以下的操作。这个就是典型的水管拼接的过程,我们只需要维护分词、变小写、删除stopword、词干化这几个函数即可。
stateDiagram-v2[*] --> 分词 分词 --> 变小写 变小写 --> 删除stopwords 删除stopwords --> 词干化 词干化 --> [*]

当然,我们可以一步步把水倒到水管里,取出来再倒到另一个水管。那何不我们就直接事先帮水管串起来。这个操作也被称为compose(用符号\(\circ\)表示),数学表述如下:
$$(f \circ g) x = f(g(x))$$
我们给出一个简单的Python实现:
from functools import reducedef compose(*args): """数学中的compose>>> from fppy.base import compose >>> compose(lambda x: x+1, lambda x: x**2)(1) >>> 4""" return reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), args, lambda x: x)

比如我们就可以把下面的f1f2f3给串起来了:
>>> f1 = lambda x: x + 1 >>> f2 = lambda y: y * 2 >>> f3 = lambda z: z / 3>>> compose(f3, f2, f1)(1) 1.3333333333333333>>> h(g(f(1))) 1.3333333333333333

【Python函数式编程系列002(水管模型和compose)】不过有时候,compose的顺序会让人困惑,我个人喜欢下面and_then的表述:
def and_then(*args): return reduce(lambda f, g: lambda x: g(f(x)), args)

对我个人而言这样子会更明确:
>>> and_then(f, g, h)(1) 1.3333333333333333

不过在具体实现里,我们其实用到了作为参数的函数的概念,这个也是函数式编程中「函数是一等公民」的表现,具体各种水管模式(听起来我们是长胡子的法国水管工)我们将在下面的文章中一一展现。

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