可爱的 Python : Python中的函数式编程，第三部分

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英文原文：Charming Python: Functional programming in Python, Part 3，翻译：开源中国

摘要： 作者David Mertz在其文章《可爱的Python：“Python中的函数式编程”》中的第一部分和第二部分中触及了函数式编程的大量基本概念。本文中他将继续前面的讨论，解释函数式编程的其它功能，如currying和Xoltar Toolkit中的其它一些高阶函数。

表达式绑定

有一位从不满足于解决部分问题读者，名叫Richard Davies，提出了一个问题，问是否可以将所有的绑定全部都转移到一个单个的表达式之中。首先让我们简单看看，我们为什么想这么做，然后再看看由comp.lang.python中的一位朋友提供的一种异常优雅地写表达式的方式。

让我们回想一下功能模块的绑定类。使用该类的特性，我们可以确认在一个给定的范围块内，一个特定的名字仅仅代表了一个唯一的事物。
具有重新绑定向导的 Python 函数式编程(FP)

>>> from functional import *

>>> let = Bindings()

>>> let.car = lambda lst: lst[0]

>>> let.car = lambda lst: lst[2]

Traceback (innermost last):

File "<stdin>", line 1, in ?

File "d:\tools\functional.py", line 976, in __setattr__

raise BindingError, "Binding '%s' cannot be modified." % name

functional.BindingError: Binding 'car' cannot be modified.

>>> let.car(range(10))

绑定类在一个模块或者一个功能定义范围内做这些我们希望的事情，但是没有办法在一条表达式内使之工作。然而在ML家族语言(译者注：ML是一种通用的函数式编程语言),在一条表达式内创建绑定是很自然的事。
Haskell 命名绑定表达式

-- car (x:xs) = x -- *could* create module-level binding

list_of_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

-- 'where' clause for expression-level binding

firsts1 = [car x | x <- list_of_list] where car (x:xs) = x

-- 'let' clause for expression-level binding

firsts2 = let car (x:xs) = x in [car x | x <- list_of_list]

-- more idiomatic higher-order 'map' technique

firsts3 = map car list_of_list where car (x:xs) = x

-- Result: firsts1 == firsts2 == firsts3 == [1,4,7]

Greg Ewing 发现用Python的list概念实现同样的效果是有可能的；甚至我们可以用几乎与Haskell语法一样干净的方式做到。
Python 2.0+ 命名绑定表达式

>>> list_of_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

>>> [car_x for x in list_of_list for car_x in

(x[0],)]

[1, 4, 7]

在列表解析（list comprehension）中将表达式放入一个单项元素（a single-item tuple）中的这个小技巧，并不能为使用带有表达式级绑定的高阶函数提供任何思路。要使用这样的高阶函数，还是需要使用块级（block-level）绑定，就象以下所示：
Python中的使用块级绑定的’map()’

>>> list_of_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

>>> let = Bindings()

>>> let.car = lambda l: l[0]

>>> map(let.car,list_of_list)

[1, 4, 7]

这样真不错，但如果我们想使用函数map()，那么其中的绑定范围可能会比我们想要的更宽一些。然而，我们可以做到的，哄骗列表解析让它替我们做名字绑定，即使其中的列表并不是我们最终想要得到的列表的情况下也没问题：
从Python的列表解析中“走下舞台”