Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Empfohlen
Empfohlen (20)
Programowanie funkcyjne w Pythonie
- 1. Programowanie funkcyjne w Pythonie Programowanie funkcyjne w Pythonie Adam Byrtek adambyrtek@gmail.com Kraków, 28 stycznia 2008r.
- 2. Programowanie funkcyjne w Pythonie Wprowadzenie Paradygmaty programowania Algorytm algorytm mat. ściśle określony ciąg czynności, których wykonanie prowadzi do rozwiązania jakiegoś zadania Jak wytłumaczyć mamie czym jest programowanie? Najbardziej intuicyjne podejście Komputer w zasadzie tak właśnie działa Ale to nie jedyne podejście!
- 3. Programowanie funkcyjne w Pythonie Wprowadzenie Paradygmaty programowania Paradygmaty programowania Imperatywne – lista rozkazów dla komputera Obiektowe – opis interakcji między obiektami Funkcyjne – bezstanowe operacje na funkcjach „Jak obliczać?” vs „Co obliczać?”
- 4. Programowanie funkcyjne w Pythonie Wprowadzenie Paradygmaty programowania Modele matematyczne Maszyna Turinga (Alan Turing) Rachunek lambda λ (Alonzo Church) TRUE := λxy .x FALSE := λxy .y Obliczeniowo równoważne (twierdzenie Churcha-Turinga)
- 5. Programowanie funkcyjne w Pythonie Wprowadzenie Programowanie funkcyjne Cechy języków funkcyjnych Funkcje to podstawowe pojęcia (ang. first-class) Funkcje mogą operować na funkcjach (ang. high-order) Powszechnie stosowana rekurencja (zamiast pętli) Listy podstawową strukturą danych (np. LISP) Brak efektów ubocznych (globalnego stanu)
- 6. Programowanie funkcyjne w Pythonie Wprowadzenie Programowanie funkcyjne Zalety bezstanowości Funkcje są idempotentne Kolejność obliczeń nie ma znaczenia „Leniwe” obliczenia (ang. laziness) Możliwość redukcji i optymalizacji Możliwość przetwarzania rozproszonego Łatwość debugowania i testowania W praktyce efektów ubocznych nie można uniknąć – ale można je ograniczać i izolować
- 7. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Funkcje jako pojęcia podstawowe Lambda definiuje anonimowe funkcje def square(x): return x**2 równoważne square = lambda x: x**2
- 8. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Funkcje jako pojęcia podstawowe Lambda definiuje anonimowe funkcje def square(x): return x**2 równoważne square = lambda x: x**2
- 9. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Domknięcie (ang. closure) Funkcja z dołączonym środowiskiem def get_taxer(rate): def taxer(amount): return amount * (float(rate) / 100) return taxer tax1 = get_taxer(22) tax2 = get_taxer(7) Analogia do obiektu i wzorca command pattern w OOP
- 10. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Domknięcie (ang. closure) Funkcja z dołączonym środowiskiem def get_taxer(rate): def taxer(amount): return amount * (float(rate) / 100) return taxer tax1 = get_taxer(22) tax2 = get_taxer(7) Analogia do obiektu i wzorca command pattern w OOP
- 11. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Dekorator jako zastosowanie domknięcia def log(func): def l(arg): print arg return func(arg) return l @log def square(x): return x**2 Analogia do wzorca decorator w OOP
- 12. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Operacje na funkcjach Dekorator jako zastosowanie domknięcia def log(func): def l(arg): print arg return func(arg) return l @log def square(x): return x**2 Analogia do wzorca decorator w OOP
- 13. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Liczby pierwsze imperatywnie Liczby pierwsze Liczba naturalna n jest liczbą pierwszą wtedy i tylko wtedy, gdy ¬∃k ∈ [2, n) : n ≡ 0 mod k Jak powyższe wyrażenie zapisać w postaci algorytmu?
- 14. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Liczby pierwsze imperatywnie Liczby pierwsze imperatywnie def is_prime(n): k = 2 while k < n: if n % k == 0: return False k += 1 return True Lista poleceń do wykonania Lokalne efekty uboczne
- 15. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Liczby pierwsze imperatywnie Liczby pierwsze imperatywnie def is_prime(n): k = 2 while k < n: if n % k == 0: return False k += 1 return True Lista poleceń do wykonania Lokalne efekty uboczne
- 16. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Funkcje map, filter i reduce Funkcje wyższego rzędu, operujące na listach (sekwencjach) Zastosowanie funkcji dla każdego elementu map(lambda x: x**2, range(1,5)) -> [1, 4, 9, 16] Wybieranie elementów spełniających predykat filter(lambda x: x%2==0, range(10)) -> [0, 2, 4, 6, 8] Łączenie elementów listy (tu lepiej użyć sum) reduce(lambda x,y: x+y, [7, 3, 12]) -> 22
- 17. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Dlaczego map i reduce są tak użyteczne? Bardzo wiele problemów można do nich zredukować Pozwalają uprościć skomplikowane pętle Możliwość rozproszenia obliczeń (patrz Google MapReduce)
- 18. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Liczby pierwsze, podejście drugie def is_prime(n): len(filter(lambda k: n%k==0, range(2,n))) == 0 def primes(m): filter(is_prime, range(1,m)) „Czy lista nietrywialnych dzielników jest pusta?” Brak efektów ubocznych (stanu) return celowo pominięte, dla czytelności
- 19. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Liczby pierwsze, podejście drugie def is_prime(n): len(filter(lambda k: n%k==0, range(2,n))) == 0 def primes(m): filter(is_prime, range(1,m)) „Czy lista nietrywialnych dzielników jest pusta?” Brak efektów ubocznych (stanu) return celowo pominięte, dla czytelności
- 20. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Liczby pierwsze, podejście drugie def is_prime(n): len(filter(lambda k: n%k==0, range(2,n))) == 0 def primes(m): filter(is_prime, range(1,m)) „Czy lista nietrywialnych dzielników jest pusta?” Brak efektów ubocznych (stanu) return celowo pominięte, dla czytelności
- 21. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Liczby pierwsze, podejście drugie def is_prime(n): len(filter(lambda k: n%k==0, range(2,n))) == 0 def primes(m): filter(is_prime, range(1,m)) „Czy lista nietrywialnych dzielników jest pusta?” Brak efektów ubocznych (stanu) return celowo pominięte, dla czytelności
- 22. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Funkcje map, filter i reduce Liczby pierwsze, podejście drugie def is_prime(n): len(filter(lambda k: n%k==0, range(2,n))) == 0 def primes(m): filter(is_prime, range(1,m)) „Czy lista nietrywialnych dzielników jest pusta?” Brak efektów ubocznych (stanu) return celowo pominięte, dla czytelności
- 23. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie List comprehensions List comprehensions Można to zrobić jeszcze lepiej! List comprehensions, zapożyczone z Haskella [i**2 for i in range(1,10) if i%2==0] -> [4, 16, 36, 64] Odpowiednik zapisu matematycznego (nie do końca!) {i 2 | i ∈ N, i ∈ [1, 10) : i ≡ 0 mod 2} Zastępuje map i filter (nawet lambda) Znacznie upraszcza skomplikowane wyrażenia
- 24. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie List comprehensions List comprehensions Można to zrobić jeszcze lepiej! List comprehensions, zapożyczone z Haskella [i**2 for i in range(1,10) if i%2==0] -> [4, 16, 36, 64] Odpowiednik zapisu matematycznego (nie do końca!) {i 2 | i ∈ N, i ∈ [1, 10) : i ≡ 0 mod 2} Zastępuje map i filter (nawet lambda) Znacznie upraszcza skomplikowane wyrażenia
- 25. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie List comprehensions List comprehensions Można to zrobić jeszcze lepiej! List comprehensions, zapożyczone z Haskella [i**2 for i in range(1,10) if i%2==0] -> [4, 16, 36, 64] Odpowiednik zapisu matematycznego (nie do końca!) {i 2 | i ∈ N, i ∈ [1, 10) : i ≡ 0 mod 2} Zastępuje map i filter (nawet lambda) Znacznie upraszcza skomplikowane wyrażenia
- 26. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie List comprehensions Liczby pierwsze, trzecie podejście def is_prime(n): True not in [n%k==0 for k in range(2,n)] def primes(m): [n for n in range(1,m) if is_prime(n)] Czy w dwóch ostatnich wersjach występuje jakiś problem?
- 27. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie List comprehensions Liczby pierwsze, trzecie podejście def is_prime(n): True not in [n%k==0 for k in range(2,n)] def primes(m): [n for n in range(1,m) if is_prime(n)] Czy w dwóch ostatnich wersjach występuje jakiś problem?
- 28. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Strumienie Generatory, iteratory i strumienie Czy musimy przechodzić przez całą listę? Iteratory to „leniwe” sekwencje Generator expressions tworzą iteratory (i**2 for i in xrange(1,10) if i%2==0) -> <generator object at 0x12c4850> W programowaniu funkcyjnym mówimy o strumieniach
- 29. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Strumienie Liczby pierwsze, czwarte podejście def is_prime(n): True not in (n%k==0 for k in xrange(2,n)) is_prime(100000000) -> False Leniwe wyznaczanie wartości wyrażeń
- 30. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Strumienie Liczby pierwsze, czwarte podejście def is_prime(n): True not in (n%k==0 for k in xrange(2,n)) is_prime(100000000) -> False Leniwe wyznaczanie wartości wyrażeń
- 31. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Kwantyfikatory Kwantyfikatory Można jeszcze lepiej! (Python 2.5) any(seq) zwraca prawdę jeśli co najmniej jeden element sekwencji jest prawdziwy (istnieje) all(seq) zwraca prawdę jeśli wszystkie elementy sekwencji są prawdziwe (dla każdego) „Krótkie spięcie” podobnie jak w przypadku operatorów logicznych
- 32. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Kwantyfikatory Liczby pierwsze, finał def is_prime(n): not any(n%k==0 for k in xrange(2,n)) Czy to coś przypomina?
- 33. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Kwantyfikatory Liczby pierwsze, finał def is_prime(n): not any(n%k==0 for k in xrange(2,n)) Czy to coś przypomina? ¬∃k ∈ [2, n) : n ≡ 0 mod k
- 34. Programowanie funkcyjne w Pythonie Python funkcyjnie Kwantyfikatory Liczby pierwsze, finał def is_prime(n): not any(n%k==0 for k in xrange(2,n)) Czy to coś przypomina? ¬∃k ∈ [2, n) : n ≡ 0 mod k Tadam!
- 35. Programowanie funkcyjne w Pythonie Podsumowanie Podsumowanie Podejście funkcyjne zmienia punkt widzenia na programowanie Warto je poznać, i korzystać z niego tam, gdzie ma to sens
- 36. Programowanie funkcyjne w Pythonie Podsumowanie Dziękuję λ