Python 30일👨‍💻 - 11일째 - 함수식 프로그래밍 기초

대상 프로그래밍과 함수식 프로그래밍은 모두 같은 원칙인 관심점 분리를 바탕으로 한다.대상 프로그래밍은 속성과 조작을 하나의 class에 조합함으로써 이를 실현하지만 함수식 프로그래밍은 속성과 조작을 분리하고 함수를 사용하여 대상에 대한 조작을 수행한다.
오늘 나는 파이톤에 응용되는 함수식 프로그래밍 개념을 연구했고 함수식 프로그래밍 기술을 어떻게 실현하여 파이톤 코드를 조직하는지 연구했다.
개발자의 세계에서 어떤 프로그래밍 모델이 더 좋은지에 대한 논쟁이 자주 일어난다.비록 많은 사람들이 순수 대상 코드나 순수 함수 코드를 작성하는 것에 대해 강한 견해를 가지고 있지만.더욱 실용적인 방법은 이 두 모델의 장점과 주의사항을 이해하고 필요할 때 이 두 모델의 장점을 받아들이는 것이다.
다음은 함수식 프로그래밍의 몇 가지 중요한 개념과 Python에서의 실현이다.

순함수

순수함수는 함수식 프로그래밍의 핵심과 영혼으로 클래스와 대상이 대상을 대상으로 프로그래밍하는 핵심과 영혼과 같다.
순수 함수는 다음 두 규칙을 따르는 함수입니다.

같은 입력을 제공하면 항상 같은 출력을 되돌려줍니다.

어떠한 부작용도 발생하지 않는다.

부작용은 일반적으로 기능 범위 밖에서 데이터를 변경하는 것을 가리킨다. 예를 들어 컨트롤러에 인쇄, 네트워크 요청 실행, 데이터베이스 변경, 전역 변수 접근 등이다.

def doubler(num):
  '''
  Accepts a number and multiplies it by 2
  '''
  return num * 2

print(doubler(5))

def emoji_appender(list, emoji):
  '''
  Accepts a list and a emoji and 
  appends to every item of list
  '''
  new_list = []
  for item in list:
    new_list.append(str(item) + emoji)
  return new_list

print(emoji_appender([1,2,3], '😀')) # ['1😀', '2😀', '3😀']
print(emoji_appender(['alpha','beta','gamma'], '😀')) 
# ['alpha😀', 'beta😀', 'gamma😀']

순함수의 장점은 무엇입니까?
이상적인 상황에서 순수함수는 특정한 조작만 실행해야 한다.순수함수는 항상 같은 출력을 되돌려주고 같은 입력을 제공하기 때문에 예측할 수 있기 때문에 테스트하기 쉽다.이런 예측 가능한 특성은 부작용이 없기 때문에 항상 몇 개의 순수한 기능을 병행적으로 운행할 수 있다.그것은 코드를 더욱 쉽게 읽고 이해하게 한다.

주요 내장 기능

Python은 함수식이나 더 성명적인 방식으로 코드를 작성할 수 있도록 내장된 함수 집합을 첨부합니다.이 함수들은 순수 함수로 입력 데이터를 수정하지 않을 뿐만 아니라 부작용도 발생하지 않는다.

매핑()

map 함수는 함수를 어떤 조작을 수행하는 첫 번째 매개 변수로 하고iterable를 두 번째 매개 변수로 한다.이것은 기본적으로iterable의 모든 항목에서 순환하고 전달하는 함수를 적용합니다.

numbers = [1,2,3,4,5]
def multiply_by5(num):
  return num * 5

result = map(multiply_by5, numbers)

print(result) # <map object at 0x7f572dcb7730> (Memory location of the map object)
print(list(result)) # [5, 10, 15, 20, 25] (to get the updated list)
print(numbers) # [1,2,3,4,5] (Unmodified)`

map 함수는 map 대상의 메모리 위치에 대한 인용을 되돌려줍니다.결과 데이터를 가져오려면list 함수에 매개 변수로 전달해야 합니다.map 함수에 대해 주의해야 할 점은 함수의 입력과 출력이 같은 길이를 가지고 있다는 것이다.map 입력 iterable를 수정하지 않습니다.

필터()

filter 말 그대로 전달된 함수에 따라 입력한 편집 가능한 데이터를 필터한다

color_to_remove = 'red'

colors = ['blue', 'green', 'black', 'red']

def remove_color(color):
  return color != color_to_remove

result = filter(remove_color, colors)

print(list(result)) # ['blue', 'green', 'black']
print(colors) # ['blue', 'green', 'black', 'red'] (Unmodified)

map와 마찬가지로 filter 함수는 필터 대상의 메모리에 있는 주소에 대한 인용을 되돌려주고 실제 결과를 얻기 위해list 함수에 전달해야 한다.조건에 따라 출력의 길이가 입력 길이와 같거나 작을 수 있습니다.filter 입력 데이터도 변경되거나 변경되지 않음

zip()

zip 내장 함수는 여러 개의iterables와 그룹을 받아들이거나 원조로 압축합니다.서로 다른 사용자 데이터가 데이터베이스의 다른 열에 저장되고 그들의 관계에 따라 조합되어야 할 때 이런 기능은 매우 유용하다.

emails = ['[email protected]', '[email protected]']
usernames = ['alan', 'ross']

users = list(zip(emails,usernames))
print(users) # [('[email protected]', 'alan'), ('[email protected]', 'ross')]
print(emails) # ['[email protected]', '[email protected]'] (Unmodified)
print(usernames) # ['alan', 'ross']

감소

reduce는 위에서 언급한 다른 함수와 약간 다르다.reducepython 함수 내장의 일부분이 아닙니다.이것은python 해석기와 패키지와 함께 다운로드한 패키지나 도구 테이프의 일부분입니다.그래서 functools 모듈에서 가져와야 합니다.잠시 후 모듈에 대한 더 많은 정보를 탐색할 것입니다.reduce 좀 이해가 안 가요.그러나 자바스크립트 분야array 방법reduce을 참고하여 같은 일을 했다.그것은 누적기의 결과 값을 추적한다.reduce 함수와 iterable를 필요한 매개 변수로 받아들이고 선택할 수 있는 초기값 설정 항목으로 기본값은 0입니다.reduceiterable 값을 감소하거나 단일 값으로 통합하는 방법으로 여겨질 수 있다.
A great article to understand the reduce function in depth.

from functools import reduce

numbers = [1,2,3,4]
def accumulator(acc, curr):
  return acc + curr

sum = reduce(accumulator, numbers, 0)
print(sum) # 10

오늘은 여기까지.우리는 주로 핵심 개념을 연구했고 함수식 프로그래밍의 개념이 파이톤의 진일보한 고급 부분에서 다시 나타날 것이라고 믿는다.내일 나는 남은 몇 개의 함수식 프로그래밍 용어를 통독하고 그것들을 뚜렷한 방식으로 공유하고 싶다.나는 파이톤으로 새로운 개념을 풀고 새로운 영역을 탐색하고 있기 때문에 갈수록 흥분된다.너도 똑같이 흥분하고 호기심 있게 따라갔으면 좋겠어.
즐거운 시간 보내세요!