Python tiene algunas características de la programación funcional, un paradigma de programación basado en un concepto de función más cercano al matemático que al que habitualmente estamos habituados en la programación imperativa.
Python proporciona algunas funciones de orden superior y permite también definir otras a medida. El siguiente ejemplo construye un conversor de números anidando varias funciones en una función de orden superior.
Python proporciona algunas funciones de orden superior y permite también definir otras a medida. El siguiente ejemplo construye un conversor de números anidando varias funciones en una función de orden superior.
def conversor(sis):
def sis_bin(numero):
print('dec:', numero, 'bin:', bin(numero))
def sis_oct(numero):
print('dec:', numero, 'oct:', oct(numero))
def sis_hex(numero):
print('dec:', numero, 'hex:', hex(numero))
sis_func = {'bin': sis_bin, 'oct': sis_oct, 'hex': sis_hex}
return sis_func[sis]
# Crea una instancia del conversor hexadecimal
conversorhex = conversor('hex')
# Convierte 100 de decimal a hexadecimal
conversorhex(100)
# Otro modo de usar el conversor.
# Convierte 9 de decimal a binario
conversor('bin')(9)
La función map()
La función de orden superior map() aplica una función a una lista de datos y devuelve un iterador que contiene todos los resultados para los elementos de la lista.
En el siguiente ejemplo la función cuadrado calcula el cuadrado de un número. La lista1 contiene una lista de datos numéricos. Con map(cuadrado, lista1) se aplica la función cuadrado a cada elemento de la lista.
def cuadrado(numero):
return numero ** 2
lista1 = [-2, 4, -6, 8]
# Convierte a lista el iterador obtenido
lista2 = list(map(cuadrado, lista1))
# Muestra elementos de la lista
print(lista2) # 4, 16, 36, 64
Para calcular el área de un circulo necesitamos el número pi que esta disponible, con un número suficiente de decimales, en el módulo de la biblioteca estándar math. En el siguiente ejemplo la función area_circulo calcula el área de un circulo. La lista3 tiene una lista de datos numéricos que son longitudes de radios diferentes. Con map(area_circulo, lista3) se aplica la función a cada elemento de la lista.
import math
def area_circulo(radio):
return math.pi * radio ** 2
lista3 = [1, 2, 3]
# Devuelve iterador que es convertido a lista
lista4 = list(map(area_circulo, lista3))
print(lista4)
Para convertir el iterador a una lista hemos empleado la función list(). También, podríamos haber recorrido el iterador con un for...in:
for resultado in map(area_circulo, lista3):
print(resultado)
La función filter()
La función filter() aplica un filtro a una lista de datos y devuelve un iterador con los elementos que superan el filtro.
# La función verifica si un número es negativo
def esneg(numero):
# Devuelve True/False según sea o no nº negativo
return (numero < 0)
lista5 = [-3, -2, 0, 1, 9, -5]
# Muestra los números negativos de la lista
# La función esneg() es llamada para comprobar,
# uno a uno, todos los números de la lista
print(list(filter(esneg, lista5)))
La función reduce()
La función reduce() aplica una función a una lista de datos evaluando los elementos por pares. La primera vez se aplica al primer y segundo elemento, la siguiente, se aplicará al valor devuelto por la función junto al tercer elemento y así, sucesivamente, reduciendo la lista hasta que quede un sólo elemento.
A partir de Python 3 si queremos utilizar reduce() debemos importar el módulo functools:
import functools
def multiplicar(x, y):
print(x * y) # muestra el resultado parcial
return x * y
lista = [1, 2, 3, 4]
valor = functools.reduce(multiplicar, lista)
print(valor) # muestra el resultado final
La función lambda
La función lambda se utiliza para declarar funciones que sólo ocupan una línea. Son objetos que se pueden asignar a variables para usar con posterioridad.
cuadrado = lambda x: x*x
lista = [1,2,3,5,8,13]
for elemento in lista:
print(cuadrado(elemento))
# Lambda, con 2 argumentos:
area_triangulo = (lambda b,h: b*h/2)
medidas = [(34, 8), (26, 8), (44, 18)]
for datos in medidas:
base = datos[0]
altura = datos[1]
print(area_triangulo(base, altura))
Comprensión de listas
Es un tipo de construcción que consta de una expresión que determina como modificar los elementos de una lista, seguida de una o varias clausulas for y, opcionalmente, una o varias clausulas if. El resultado que se obtiene es una lista, un diccionario o un conjunto.
lista = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Cada elemento de la lista se eleva al cubo
cubos = [valor ** 3 for valor in lista]
print('Cubos de 1 a 10:', cubos)
numeros = [135, 154, 180, 193, 210]
divisiblespor3 = [valor for valor in numeros if valor % 3.0 == 0]
# Muestra lista con los números divisibles por 3
print(divisiblespor3)
# Define función devuelve el inverso de un número
def funcion(x):
return 1/x
L = [1, 2, 3] # declara lista
# Muestra lista con inversos de cada número
print([funcion(i) for i in L])
# Devuelve un conjunto (elementos no repetidos)
z = {elem for elem in [1, 2, 1, 2, 3, 1]}
print(z) # {1, 2, 3}
# Devuelve un diccionario
dicc1 = {num: num**2 for num in range(1, 6)}
print(dicc1) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
Generadores
Los generadores funcionan de forma parecida a la comprensión de listas pero no devuelven listas sino generadores. Un generador es una clase especial de función que genera valores sobre los que iterar. La sintaxis usada es como la usada en la comprensión de listas pero en vez de usar corchetes se utilizan paréntesis. Para devolver los valores se utiliza yield en vez de return.
# Define generador
def generador(inicio, fin, incremento):
while(inicio <= fin):
yield inicio # devuelve valor
inicio += incremento
# Recorre los valores del generador
for valor in generador(0, 6, 1):
# Muestra valores, uno a uno:
print(valor) # 0 1 2 3 4 5 6
# Obtiene una lista del generador
lista = list(generador(0, 8, 2))
# Muestra lista
print(lista) # [0,2,4,6,8]
La función Decorador
Es una función que recibe una función como parámetro y devuelve otra función como valor de retorno. Se utiliza cuando es necesario definir varias funciones que son muy parecidas. La función devuelta actúa como un envoltorio (wrapper) resolviendo lo que sería común a todas las funciones. También se aplica a clases.
# Define decorador
def decorador1(funcion):
# Define función decorada
def funciondecorada(*param1, **param2):
print('Inicio', funcion.__name__)
funcion(*param1, **param2)
print('Fin', funcion.__name__)
return funciondecorada
def suma(a, b):
print(a + b)
suma2 = decorador1(suma)
suma2(1,2)
suma3 = decorador1(suma)
suma3(2,2)
# Otra forma más elegante, usando @:
@decorador1
def producto(arg1, arg2):
print(arg1 * arg2)
producto(5,5)
# El siguiente decorador genera tablas de sumas
# y multiplicaciones. El código que es común a todas
# las funciones se declara en la función 'envoltura':
def tablas(funcion):
def envoltura(tabla=1):
print('Tabla del %i:' %tabla)
print('-' * 15)
for numero in range(0, 11):
funcion(numero, tabla)
print('-' * 15)
return envoltura
@tablas
def suma(numero, tabla=1):
print('%2i + %2i = %3i' %(tabla, numero, tabla+numero))
@tablas
def multiplicar(numero, tabla=1):
print('%2i X %2i = %3i' %(tabla, numero, tabla*numero))
# Muestra la tabla de sumar del 1
suma()
# Muestra la tabla de sumar del 4
suma(4)
# Muestra la tabla de multiplicar del 1
multiplicar()
# Muestra la tabla de multiplicar del 10
multiplicar(10)
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