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函数式编程

编程范式​

编程范式（Programming Paradigm）是一种编程语言的风格或方法，它提供了解决问题的模型和组织代码的方法。不同的编程范式提供了不同的视角来看待计算、组织数据与函数。

Python 是一种多范式编程语言，主要支持以下三种：

  • 面向过程编程（Procedural Programming）：基于“指令”和“过程”的概念。它把程序视为一系列按顺序执行的步骤，像流水账一样处理数据。这是最直观的编程方式，我们之前演示的各种示例程序，大多采用了这种方式。

  • 函数式编程（Functional Programming，FP）：强调使用纯函数来处理数据，避免修改状态和使用可变数据。它更像数学中的公式推导，这是我们接下来要介绍的重点。在学习函数式编程前，强烈建议读者先阅读一段关于 Lambda Calculus 编程语言的介绍。Lambda Calculus 是函数式编程的数学源头，虽然语法极简，却完美体现了函数式编程的精髓。

  • 面向对象编程（OOP）：核心是将数据和操作数据的方法封装在一起。其主要目的是提升大规模程序的可维护性和可扩展性，我们将在后续章节专门介绍。

除了 Python 支持的这三种编程范式，在其它编程语言中还存在着五花八门，各式各样的编程范式。比如，一个比较有特色的： LabVIEW 编程语言所采用的面向数据流的编程范式。

函数式编程的特点​

在函数式编程中，函数不再仅仅是代码的组织单元，而是一等公民（First-Class Citizen）。这意味着函数可以像整数、字符串一样：被赋值给变量、作为参数传递给其他函数，或者作为其他函数的返回值。

这种特性让代码的编写方式发生了根本性的变化：

  1. 声明式而非命令式： 面向过程编程侧重于“怎么做”（How），需要详细描述每一步的变量修改和循环控制；而函数式编程侧重于“做什么”（What），通过函数的组合来描述数据之间的映射关系。
  2. 无副作用与不可变性： 在纯粹的函数式编程中，强调不修改变量的状态。数据一旦创建就不能改变（Immutable）。如果需要修改数据，函数会返回一个新的数据副本，而不是直接修改原始变量。这就像数学公式 y = f(x)，无论调用多少次，只要 x 不变，y 永远不变，且不会影响外部环境。
  3. 高阶函数： 由于函数可以作为参数传递，我们可以编写一种“操作函数的函数”，称为高阶函数。这让代码变得极度抽象和简洁。同样的逻辑，面向过程可能需要写十行循环代码，而函数式编程可能只需要一行函数组合。

仅从代码角度来看，面向过程编程与函数式编程的明显区别在于，面向过程编程十分依赖变量与循环等结构。变量数据的变化反映了程序状态的改变，即不同过程的切换。而循环、条件等结构则负责程序在不同过程之间的跳转。而纯粹的函数式编程是不需要变量的，也不必使用各种结构，程序中就只有函数之间的调用。数据被传入一个函数进行处理，处理结果也就是函数的返回值，会再被作为参数传递给其它函数去做进一步处理。

相比于面向过程编程，函数式编程更加抽象，可以让代码变得非常简洁、干净。其代价是更不容易理解，尤其是对于还不熟悉函数式编程的程序员。同样的逻辑，在面向过程的程序中可能是顺序的几行代码，符合人的自然阅读习惯；而在函数式编程中，它会被表达成嵌套的多次函数调用，逻辑在多层函数包装下变得非常隐晦，不那么直观。编程时，是否使用函数式编程的方法，除了考虑逻辑本身，还需要考虑合作者是否能够容易地理解并写出同样风格的代码。

然而，进入到这一部分，才是 Pythora 星球居民们真正感兴趣的部分。Pythora 星球居民都有一些阴暗的恶趣味：偶尔会故意写一些运行正确，但读起来莫名其妙的代码，就是为了看别人在读程序时抓耳挠腮的样子。

尽管采用一种编程范式就足以解决所有编程问题，但是不同的范式之间不是相互排斥的，当前主流的编程语言都不会只采用一种编程范式。大多是偏重某一两种编程范式，同时也尽量吸取采纳其它编程范式的优点。我们在编写程序的时候也不必拘泥于某一种单一编程范式，在以面向过程为主的代码中插入一些典型的函数式编程方法，比如递归、匿名函数等也是非常普遍的用法。