Python函数式编程：用lambda函数和闭包实现高阶函数和装饰器

在Python中，函数是一等公民，这意味着您可以将函数作为参数传递给其他函数，将函数作为返回值返回，或者将函数存储在变量中。这种能力使得Python非常适合函数式编程。

在本文中，我们将深入研究Python中的函数式编程，特别是用lambda函数和闭包实现高阶函数和装饰器。

Lambda函数

lambda函数是一种匿名函数，可以在需要函数的地方定义它。 它的语法非常简单：

``` python
lambda arguments: expression
```

这里的arguments是一个逗号分隔的参数列表，expression是lambda函数的主体，它返回函数的值。

例如，这是一个简单的lambda函数，它将两个参数相加并返回它们的和：

``` python
add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 输出 5
```

lambda函数非常适合用作高阶函数的参数，特别是在需要传递函数的场景中，例如：

``` python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用lambda函数作为filter()函数的参数，过滤出所有偶数
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

# 使用lambda函数作为map()函数的参数，将所有数字乘以2
doubled_numbers = list(map(lambda x: x * 2, numbers))

print(even_numbers)     # 输出 [2, 4]
print(doubled_numbers)  # 输出 [2, 4, 6, 8, 10]
```

在这个例子中，我们使用lambda函数作为filter()函数和map()函数的参数，分别过滤出所有偶数，并将所有数字乘以2。

闭包

闭包是一种函数，它返回一个函数对象，并且保存了它所创建的函数的状态。 在Python中，闭包通常是通过在一个函数中定义另一个函数来创建的。

例如，下面的函数返回一个内部函数，它将一个数字加上给定的增量：

``` python
def adder(n):
    def inner(x):
        return x + n
    return inner

add_1 = adder(1)
add_2 = adder(2)

print(add_1(5))  # 输出 6
print(add_2(5))  # 输出 7
```

在这个例子中，adder()函数返回一个内部函数inner()，inner()函数将一个数字加上给定的增量n。

闭包非常适合用作装饰器，可以在不改变原始函数代码的情况下添加新的行为。

装饰器

装饰器是一种特殊的函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数对象，该函数对象包装了原始函数，并添加了一些额外的行为。

例如，下面是一个简单的装饰器，它在函数调用前后打印一些信息：

``` python
def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"calling {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper

@log
def add(x, y):
    return x + y

print(add(2, 3))  # 输出 "calling add with args (2, 3) and kwargs {}" 和 "add returned 5"
```

在这个例子中，log()函数是一个装饰器，它接受一个函数作为参数，返回一个新的函数对象wrapper()。 wrapper()函数包装了原始函数（在本例中是add()函数），并在函数调用前后打印一些信息。

我们可以使用@语法来应用装饰器，例如在add()函数之前添加@log。 这个语法等同于将add()函数传递给log()函数，然后将返回的函数对象重新赋值给add()函数。

结论

Python的函数式编程功能为我们提供了许多强大的工具来编写简洁和可读性强的代码。 使用lambda函数，闭包和装饰器，我们可以轻松地创建高阶函数和更高级的抽象，从而使代码更加模块化和可重用。