python - 您是否主要将Python用于其功能性或面向对象的功能？

Question

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7年前关闭。




我看到StackOverflow上的大多数Python开发人员似乎都赞成使用简洁的功能性工具(例如lambda， map ，过滤器等)，而其他人则表示不使用它们可以使代码更清晰，更易于维护。您的喜好是什么？

另外，如果您是顽固的函数式程序员或OO的核心，那么您还使用哪些其他特定的编程实践来认为最适合您的风格？

预先感谢您的意见!

最佳答案

我主要使用面向对象和过程样式的Python。实际上，Python并不是特别适合函数式编程。

许多人认为他们通过使用许多lambda，map，filter和reduce来编写功能性Python代码，但这有点过于简单了。函数式编程的标志性特征是缺少状态或副作用。函数样式的重要元素是纯函数，递归算法和一流函数。

这是我对函数式编程和Python的看法:

纯函数很棒。 ，我尽力使我的模块级函数纯净。

可以测试纯函数。由于它们不依赖外部状态，因此它们更容易测试。

Pure函数能够支持其他优化，例如备忘录和琐碎的并行化。

基于类的编程可以是纯程序。 如果您想使用Python类等效于纯函数(有时但并非总是想要的)，

使您的实例不可变。特别是，这主要意味着使您的方法始终返回类的新实例，而不是更改当前实例。

使用依赖项注入(inject)，而不是从全局范围获取东西(例如导入的模块)。

这可能并不总是您想要的。

不要试图避免一起出现状态。 这不是Python中的合理策略。例如，使用some_list.append(foo)而不是new_list = some_list + [foo]，后者更习惯和有效。 (实际上，我看到人们在Python中使用的大量“功能性”解决方案在算法上不如未使用功能或功能相同但不使用外观实用工具的简单或简单解决方案。 )

从函数式编程中学习最佳类(class)，例如可变状态很危险。 问问自己，我真的要更改此X还是要新的X？

一个真正常见的地方是在处理列表时。我会用

foo = [bar(item.baz()) for item in foo]

而不是

for index, _ in enumerate(foo):
    foo[index] = bar(foo[index].baz())

和类似的东西。这避免了将相同列表对象存储在其他位置且不应更改的错误。 (如果应该更改它，那么很可能会出现设计错误。突变一些您引用多个位置的列表并不是共享状态的好方法。)

不要免费使用map和 friend 。 这样做没有更多功能。

map/filter的作用是，而不是，而不是列表理解功能。列表理解是从纯函数语言Haskell借来的。 map，尤其是filter可能比列表理解更难理解。我永远不会在lambda上使用map或filter，但是如果我已经有一个函数，可能会这样做；我用map不错。

与生成器表达式相比，itertools.imap/ifilter也是如此。 (这些事情有些懒惰，这是我们可以从功能世界中借来的很棒的东西。)

不要使用map和filter产生副作用。我在map上看到了很多东西，它们都使代码难以理解，不需要列表，而且肯定不起作用(尽管人们认为这一定是因为map所致。)只需使用for循环即可。

reduce除了非常简单的情况外，令人困惑。 Python具有for循环，使用它们没有任何伤害。

不要使用递归算法。 这是Python不能很好地支持的函数编程的一部分。 CPython(我认为所有其他Python)都不支持尾部调用优化。 改用迭代。

仅在动态定义函数时使用lambda。 匿名函数并不比命名函数好，后者通常更健壮，可维护且有文档记录。

关于python - 您是否主要将Python用于其功能性或面向对象的功能？ ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2984460/

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Answer 1

我主要使用面向对象和过程样式的Python。实际上，Python并不是特别适合函数式编程。

许多人认为他们通过使用许多lambda，map，filter和reduce来编写功能性Python代码，但这有点过于简单了。函数式编程的标志性特征是缺少状态或副作用。函数样式的重要元素是纯函数，递归算法和一流函数。

这是我对函数式编程和Python的看法:

纯函数很棒。 ，我尽力使我的模块级函数纯净。

可以测试纯函数。由于它们不依赖外部状态，因此它们更容易测试。

Pure函数能够支持其他优化，例如备忘录和琐碎的并行化。

基于类的编程可以是纯程序。 如果您想使用Python类等效于纯函数(有时但并非总是想要的)，

使您的实例不可变。特别是，这主要意味着使您的方法始终返回类的新实例，而不是更改当前实例。

使用依赖项注入(inject)，而不是从全局范围获取东西(例如导入的模块)。

这可能并不总是您想要的。

不要试图避免一起出现状态。 这不是Python中的合理策略。例如，使用some_list.append(foo)而不是new_list = some_list + [foo]，后者更习惯和有效。 (实际上，我看到人们在Python中使用的大量“功能性”解决方案在算法上不如未使用功能或功能相同但不使用外观实用工具的简单或简单解决方案。 )

从函数式编程中学习最佳类(class)，例如可变状态很危险。 问问自己，我真的要更改此X还是要新的X？

一个真正常见的地方是在处理列表时。我会用

foo = [bar(item.baz()) for item in foo]

而不是

for index, _ in enumerate(foo):
    foo[index] = bar(foo[index].baz())

和类似的东西。这避免了将相同列表对象存储在其他位置且不应更改的错误。 (如果应该更改它，那么很可能会出现设计错误。突变一些您引用多个位置的列表并不是共享状态的好方法。)

不要免费使用map和 friend 。 这样做没有更多功能。

map/filter的作用是，而不是，而不是列表理解功能。列表理解是从纯函数语言Haskell借来的。 map，尤其是filter可能比列表理解更难理解。我永远不会在lambda上使用map或filter，但是如果我已经有一个函数，可能会这样做；我用map不错。

与生成器表达式相比，itertools.imap/ifilter也是如此。 (这些事情有些懒惰，这是我们可以从功能世界中借来的很棒的东西。)

不要使用map和filter产生副作用。我在map上看到了很多东西，它们都使代码难以理解，不需要列表，而且肯定不起作用(尽管人们认为这一定是因为map所致。)只需使用for循环即可。

reduce除了非常简单的情况外，令人困惑。 Python具有for循环，使用它们没有任何伤害。

不要使用递归算法。 这是Python不能很好地支持的函数编程的一部分。 CPython(我认为所有其他Python)都不支持尾部调用优化。 改用迭代。

仅在动态定义函数时使用lambda。 匿名函数并不比命名函数好，后者通常更健壮，可维护且有文档记录。