为什么 Python 不适合函数式编程？ [关闭]

Question

我一直认为函数式编程可以用 Python 完成。因此，我很惊讶 Python 在this 问题中没有得到太多提及，而且当它被提及时，它通常不是很积极。然而，没有给出很多原因（没有提到模式匹配和代数数据类型）。所以我的问题是：为什么 Python 不适合函数式编程？除了缺乏模式匹配和代数数据类型之外，还有更多的原因吗？还是这些概念对函数式编程如此重要以至于不支持它们的语言只能归类为二流函数式编程语言？ （请记住，我在函数式编程方面的经验非常有限。）

Answer 1

您引用的问题询问哪些语言促进了 OO 和函数式编程。 Python 并不促进函数式编程，尽管它工作相当好。

反对 Python 中函数式编程的最佳论据是 Guido 仔细考虑了命令式/OO 用例，而函数式编程用例则没有。当我编写命令式 Python 时，它是我所知道的最漂亮的语言之一。当我编写函数式 Python 时，它变得像没有BDFL 的普通语言一样丑陋和令人不快。

这并不是说它不好，只是你必须比你改用一种促进函数式编程的语言或改用编写 OO Python 的语言更加努力。

以下是我在 Python 中错过的功能性东西：

• Pattern matching
• Tail recursion
• Large library of list functions
• Functional dictionary class
• Automatic currying
• Concise way to compose functions
• 惰性列表
• 简单而强大的表达式语法（Python 的简单块语法阻止 Guido 添加它）

---

• 没有模式匹配和尾递归意味着您的基本算法必须以命令方式编写。 Python 中的递归既丑陋又缓慢。
• 一个小的列表库和没有功能字典意味着你必须自己写很多东西。
• 没有用于柯里化或组合的语法意味着无点样式与显式传递参数一样充满标点符号。
• 迭代器而不是惰性列表意味着你必须知道你想要效率还是持久性，如果你想要持久性，就分散对list的调用。 （迭代器只能使用一次）
• Python 简单的命令式语法，连同其简单的 LL1 解析器，意味着 if 表达式和 lambda 表达式的更好语法基本上是不可能的。 Guido 喜欢这种方式，我认为他是对的。

Answer 2

Guido 对此here 有很好的解释。这是最相关的部分：

我从不认为 Python 是 受功能影响很大 语言，不管人们怎么说 或认为。我更熟悉 使用命令式语言，例如 C 和 Algol 68 虽然我做了 函数一流的对象，我 没有将 Python 视为函数式 编程语言。然而，早些时候 on，很明显，用户想要 使用列表和函数做更多事情。

...

同样值得注意的是，即使 虽然我没有把 Python 想象成 功能语言，介绍 的闭包在 开发了许多其他先进的 编程功能。例如， 新式课程的某些方面， 装饰器和其他现代功能 依靠这种能力。

最后，尽管有一些 函数式编程特性有 多年来被引入，Python 仍然缺乏在 “真正的”函数式编程 语言。例如，Python 确实 不执行某些类型的 优化（例如，尾递归）。 一般来说，因为 Python 的极 动态性质，这是不可能的 编译时优化的类型 从函数式语言中知道 Haskell 或 ML。这很好。

我从中得出两点：

1. 该语言的创建者并不真正认为 Python 是一种函数式语言。因此，您可能会看到“功能性”的功能，但您不太可能看到任何明确的功能。
2. Python 的动态特性抑制了您在其他函数式语言中看到的一些优化。当然，Lisp 与 Python 一样动态（如果不是更动态的话），所以这只是部分解释。

Answer 3

Scheme 没有代数数据类型或模式匹配，但它肯定是一种函数式语言。从函数式编程的角度来看，关于 Python 的恼人之处：

1. 残废的 Lambda。由于 Lambda 只能包含一个表达式，并且您不能在表达式上下文中轻松完成所有操作，这意味着您可以“动态”定义的函数是有限的。

2. If 是语句，而不是表达式。这意味着，除其他外，您不能有一个带有 If 的 lambda。 （这在 Python 2.5 中由三元组修复，但看起来很难看。）

3. Guido 每隔一段时间就威胁remove map, filter, and reduce

另一方面，python 有词法闭包、Lambda 和列表推导（无论 Guido 是否承认，它们实际上都是一个“函数式”概念）。我在 Python 中做了很多“函数式”编程，但我很难说它是理想的。

Answer 4

我永远不会称 Python 为“函数式”，但每当我用 Python 编程时，代码最终总是几乎是纯函数式的。

诚然，这主要是由于非常好的列表理解。因此，我不一定会建议将 Python 作为一种函数式编程语言，但我会建议任何使用 Python 的人进行函数式编程。

Answer 5

让我用一段代码来演示一下 SO 上“功能性”Python question 的答案

Python：

def grandKids(generation, kidsFunc, val):
  layer = [val]
  for i in xrange(generation):
    layer = itertools.chain.from_iterable(itertools.imap(kidsFunc, layer))
  return layer

哈斯克尔：

grandKids generation kidsFunc val =
  iterate (concatMap kidsFunc) [val] !! generation

这里的主要区别在于 Haskell 的标准库具有对函数式编程有用的函数：在本例中为 iterate、concat 和 (!!)

Answer 6

对于这个问题（以及答案）来说，真正重要的一点是： 函数式编程到底是什么，它最重要的属性是什么。 我会尝试给出我的看法：

函数式编程很像在白板上写数学。当你写方程 在白板上，您不会考虑执行顺序。 （通常）没有突变。 你不会在后天回来查看它，当你再次进行计算时， 你会得到不同的结果（或者你可能会，如果你有一些新鲜的咖啡:)）。基本上， 黑板上的东西就在那里，当你开始写作的时候答案就已经在那里了 事情发生了，你只是还没有意识到它是什么。

函数式编程很像这样；你不改变事情，你只是评估 方程（或者在这种情况下，“程序”）并找出答案是什么。该程序 仍然存在，未修改。数据也是一样。

我将以下列为函数式编程最重要的特性： a) 参考透明度——如果您在其他时间评估相同的陈述 和地点，但具有相同的变量值，它仍然意味着相同。 b) 没有副作用——不管你盯着白板多久，等式是另一个 家伙正在看另一个白板不会意外改变。 c) 函数也是值。可以传递并与其他人一起应用或应用于其他人 变量。 d) 函数组合，你可以做 h=g·f 从而定义一个新函数 h(..) 它是 相当于调用 g(f(..))。

此列表按我的优先顺序排列，因此参考透明度是最重要的， 其次是没有副作用。

现在，如果您通过 python 并检查语言和库的支持情况， 和保证，这些方面 - 那么你就可以很好地回答你自己的问题了。

Answer 7

Python 几乎是一种函数式语言。它是“功能精简版”。

它有额外的功能，所以它对某些人来说不够纯净。

它还缺少一些功能，因此对某些人来说还不够完整。

缺少的功能相对容易编写。查看 Python 中 FP 上的 this 之类的帖子。

Answer 8

上面没有提到的另一个原因是，许多内置函数和内置类型的方法修改了一个对象，但不返回修改后的对象。如果返回那些修改过的对象，那将使函数式代码更简洁。例如，如果 some_list.append(some_object) 返回 some_list 并附加了 some_object。

Answer 9

除了其他答案之外，Python 和大多数其他多范式语言不太适合真正的函数式编程的一个原因是它们的编译器/虚拟机/运行时不支持函数式优化。这种优化是通过编译器理解数学规则来实现的。例如，许多编程语言支持map 函数或方法。这是一个相当标准的函数，它将一个函数作为一个参数，将一个可迭代对象作为第二个参数，然后将该函数应用于可迭代对象中的每个元素。

无论如何，map( foo() , x ) * map( foo(), y ) 与map( foo(), x * y ) 相同。后一种情况实际上比前一种更快，因为前者执行两个副本，而后者执行一个。

更好的函数式语言可以识别这些基于数学的关系并自动执行优化。不专注于函数范式的语言可能不会优化。