在Python中使用函数式编程的最佳实践！

还有许多高阶函数能用其他方式操作函数，其中最值得一提的就是 partial，它能锁定函数的一部分参数。这种方式也叫做“currying”，这个术语来自函数式编程的先驱者 Haskell Curry：

def power(base, exp):  
 return base ** exp  
cube = partial(power, exp=3)  
cube(5) # returns 125 

关于 Python 中的 FP 概念的具体介绍，以及怎样优先使用函数式进行编程，我推荐 Mary Rose Cook 的这篇文章（https://maryrosecook.com/blog/post/a-practical-introduction-to-functional-programming）。

这些函数可以将许多行的循环转变成极其精简的一行代码。但是，一般的程序员也很难理解这些代码，特别是 Python 原本与英语十分类似的语法流。个人经验，我永远都记不住参数的顺序，以及每个函数的功能，尽管我查了这么多次手册。但我强烈建议尝试一下这些函数，以了解一些 FP 的概念，而且有时候我认为它们才是正确的选择，如下一节的例子所示。

修饰器

高阶函数也以修饰器的形式融入了日常的 Python 编程中。定义修饰器的方法就反映了这一点，而@符号实际上只是个语法糖，将被修饰的函数传递给修饰器作为参数。下面就定义了一个简单的修饰器，它会将给定的代码重试三次，返回第一个成功的值，或者在三次尝试都失败之后放弃并抛出最后的异常。

def retry(func):  
 def retried_function(*args, **kwargs):  
 exc = None  
 for _ in range(3):  
 try:  
 return func(*args, **kwargs)  
 except Exception as exc:  
 print("Exception raised while calling %s with args:%s, kwargs: %s. Retrying" % (func, args, kwargs).  
 raise exc  
 return retried_function  
@retry  
def do_something_risky():  
 ...  
retried_function = retry(do_something_risky) # No need to use `@` 

这个修饰器的输入和输出的类型和值完全一样，但这并不是必须的。修饰器可以添加或减少参数，也可以改变参数的类型。它们也可以通过本身的参数进行配置。我想指出的是，修饰器本身不一定是“纯函数”，它们可以（而且经常会）有副作用，只不过是恰巧使用了高阶函数而已。

就像许多中级或高级 Python 技巧一样，这个功能非常强大，但也很容易造成混乱。你必须使用 functools.wrap 修饰器进行修饰，否则调用的函数和栈跟踪中看到的函数名字会不一样。我见过一些修饰器会做一些非常复杂或非常重要的事情，如解析 json blob 中的值，或者处理认证。我还见过同一个函数或方法定义上的多层修饰器，必须掌握修饰器的应用次序才能正确理解。我认为通过利用内置的修饰器如“staticmethod”可以帮助理解，或者编写最简单的修饰器来避免大量样板代码，但如果你想让你的代码符合类型检查的话，那么尽量不要去修改输入或输出的类型。

我的建议

函数式编程很有趣，而且学习舒适区之外的编程范式能够为你带来灵活性，而且也可以让你从另一个角度考虑问题。但是，我不推荐使用 Python 时以函数式为主，特别是在旧的代码库中不要这么做。除了上面我提到的那些坑之外，还有下面的理由：

•  开始使用 Python 不需要理解 FP。这样做很可能会迷惑其他阅读者，或者迷惑未来的自己。
•  你无法保证任何你依赖的代码（通过 pip 安装的模块，或其他同事的代码）是函数式的，是纯净的。你也不知道你自己的代码是否像你想象的那么纯净。与函数式为主的语言不同，Python 的语法或编译器不会帮你强制纯净，也不会帮你消灭某些 Bug。将副作用和高阶函数混合在一起回导致巨大的混乱，因为你需要论证两种不同的复杂性，其难度是两者的乘积。
•  使用带有类型注释的高阶函数是高级技巧。类型签名通常是又长又笨拙的“Callable”的嵌套。例如，一个简单的返回输入函数的高阶修饰器，其定义是“F = TypeVar[‘F’, bound=Callable[..., Any]]”，然后标注是“def transparent(func: F) -> F: return func”。也许你懒得研究正确的签名的写法，而直接使用“Any”代替了。

那么，我们应该使用函数式编程的哪部分呢？

纯函数

只要可能并且合理，就应该尽量保持函数“纯净”，并仔细考虑应当在何处保持改变了的状态，并仔细地标记好。这样能让单元测试变得更容易，你不需要做太多 set-up 和 tear-down，也不需要太多 mocking，而且测试用例不论执行顺序如何，都会产生预期中的结果。

下面是个非函数式的例子。

dictionary = ['fox', 'boss', 'orange', 'toes', 'fairy', 'cup']  
def puralize(words):  
 for i in range(len(words)):  
 word = words[i]  
 if word.endswith('s') or word.endswith('x'):  
 word += 'es'  
 if word.endswith('y'):  
 wordword = word[:-1] + 'ies'  
 else:  
 word += 's'  
 words[i] = word  
def test_pluralize():  
 pluralize(dictionary)  
 assert dictionary == ['foxes', 'bosses', 'oranges', 'toeses', 'fairies', 'cups'] 

（编辑：核心网）

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