python - Python 中高阶函数的优点

Question

为了实现美化的 xml，我编写了以下代码

def prettify_by_response(response, prettify_func):
    root = ET.fromstring(response.content)
    return prettify_func(root)

def prettify_by_str(xml_str, prettify_func):
    root = ET.fromstring(xml_str)
    return prettify_func(root)

def make_pretty_xml(root):
    rough_string = ET.tostring(root, "utf-8")
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    xml = reparsed.toprettyxml(indent="\t")
    return xml

def prettify(response):
    if isinstance(response, str) or isinstance(response, bytes):
        return prettify_by_str(response, make_pretty_xml)
    else:
        return prettify_by_response(response, make_pretty_xml)

在 prettify_by_response 和 prettify_by_str 函数中，我将函数 make_pretty_xml 作为参数传递

我可以简单地调用该函数，而不是将函数作为参数传递，例如

def prettify_by_str(xml_str, prettify_func):
   root = ET.fromstring(xml_str)
   return make_pretty_xml(root)

将函数作为参数传递给这些函数比直接调用该函数的优点之一是，该函数与 make_pretty_xml 函数不紧密耦合。

还有什么其他优势或者我是否会增加额外的复杂性？

Answer 1

这似乎很容易出现有偏见的答案，我会尽力保持公正，但我无法做出任何 promise 。

首先，高阶函数是接收和/或返回函数的函数。优点值得商榷，我将尝试列举HoF的用法并阐明每种方法的优缺点

回调

回调是一种阻止调用的解决方案。我需要 B 在 A 之后发生，所以我调用了在 A 上阻塞的东西，然后调用 B。这自然会导致一些问题，例如，嗯，我的系统浪费了大量时间来等待事情发生。如果我不用等待就能得到我需要做的事情作为参数传递，那会怎么样？因为任何尚未扩展的新技术在扩展之前似乎都是一个好主意。

回调在事件系统中非常常见。如果您熟悉 JavaScript 中的每段代码，您就会知道我在说什么。

算法抽象

一些设计，主要是行为设计​​，可以利用 HoF 在运行时选择某种算法。您可以拥有一个高级算法来接收处理低级内容的函数。这导致更多的抽象代码重用和可移植代码。在这里，可移植意味着您可以编写代码来处理新的低级别，而无需更改高级级别。这与 HoF 无关，但可以利用它们提供很大帮助。

将行为附加到另一个函数

这里的想法是将函数作为参数并返回一个函数，该函数完全执行参数函数的操作，再加上一些附加行为。 (我认为)这就是 HoF 真正闪光的地方。

Python 装饰器就是一个完美的例子。它们将一个函数作为参数并返回另一个函数。该函数附加到第一个函数的相同标识符

@foo
def bar(*args):
   ...

与

相同

def bar(*args):
    ...
bar = foo(bar)

现在，反射(reflection)一下这段代码

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

fib 只是一个斐波那契函数。它计算最多 n 的斐波那契数。现在，lru_cache 附加一个新行为，即缓存先前已计算值的结果。 fib 函数内部的逻辑不受 LRU 缓存逻辑的污染。我们这里有多么美丽的抽象。

应用式编程或无点编程

这里的想法是删除变量或点并结合函数应用来表达算法。我确信在这个主题上有很多比我更好的人。

顺便说一句，这在 python 中不是很常见的样式。

for i in it:
    func(i)

from functools import partial

mapped_it = map(func, it)

在第二个示例中，我们删除了 i 变量。这在解析世界中很常见。作为另一个侧节点，map 函数在 python 中是惰性的，因此第二个示例只有在迭代 mapped_it

时才会生效。

您的案例

在您的情况下，您将返回回调调用的值。事实上，您不需要回调，您只需像以前那样排列调用即可，并且对于这种情况您不需要 HoF。

我希望这会有所帮助，并且有人可以展示更好的应用风格示例:)

问候