Functional Paradigm(1)

in Programming on Python


lambda, encapsulation, comprehension, generator, recursion

Functional Paradigm(1)

  • 절차적 형식과 다르게, 함수형 내에서는 이름 짓지 않고 정의할 수 있음
    • ex) lambda
  • 기본적으로 함성합수로 구성되어 연산

[lambda]

  • 익명함수 식(expression)
  • 일회용으로 사용
  • 함수의 정확한 이름이 없음
    • 단, 가짜 이름으로 불러올 수 있음 (=메모리에 남길 수 있음)
b = lambda : 2 #b = 가짜 이름
b.__name__ #'<lambda>' - 정확한 이름이 아님
b() #실행
  • 가짜이름로 정의한 람다식 vs. def방식 뭐가더빠를까?
    • 시간 같음 : 내부구현은 같기 때문

[Encapsulation]

  • ‘함수화’ : 여러개의 문장을 묶어 함수로 만든 것

    • 이를 통해 재사용이 용이해짐
    • ex. hyperparameter tuning 시 모델 자체를 함수로 만듬

  • LEGB 유의 : 함수 외부에서 내부 variable에 접근 불가능

    def dd():
    xx = 1
    return xx
xx #NameError - 존재하지X

  • 함수 내부에서 외부 variable 접근 가능

    cccc=1
def dd():
    return cccc
dd() #1
    • 단, 변경은 못함
    cccc=1
def dd():
    cccc +=1
    return cccc
dd() ##UnboundLocalError 발생
    • 해결방안: global
    x = 1
def a():
    x=2
    def b():
        global x
        x+=3
        return x
    return b()
  
a() #4
    • nonlocal : 같은 큰 함수 내에 존재하는 변수를 참고
    x = 1
def a():
    x=2
    def b():
        nonlocal x
        x+=3
        return x
    return b()
  
a() #5
    • LEGB : 가장 가까운 것 순서대로 값을 찾아가는 규칙
      • Local -> Enclosing -> Global -> Builtin

  • def x(): ~~~ 에서 함수는 x()가 아닌 x

    • x를 가지고 함수 관리할 수 있음

[Comprehension]

  • sequence를 한꺼번에 만들어냄 - functional의 장점
    • 하나씩 메모리 올리는 iter의 반대
#list comprehension
[x+1 for x in range(10) if x%2 ==0] 
[str(x) if x%2==0 else 1 for x in range(10)] #앞쪽에 if 집어넣기 : else가 꼭 필요함

#set comprehension
{str(x+1) for x in range(10) if x%2==0}

#dict comprehension
{i:i for i in range(10) if i%2==0}

  • 빠르고 간결

  • sequence 모두 생성 가능(immutable인 tuple 빼고)

    • ()은 generator가 생성됨

[generator]

t = (i for i in range(10) if i%2==0)
next(t) #0

  • generator 특 : next 존재

  • 왜 존재한다? tuple 형태로 만들었기 때문에

  • generator 생성 방법 2가지

    • tuple / yield
    def b():
    yield from range(10)
t=b()
next(t)

[recursion]

  • Functional paradigm에서는 loop/iter를 사용하지않는 대신 recursion을 사용한다
    • 그러나 파이썬에서는 사용하지 X
      • tail recursion elimination / optimization을 제공하지 않기 때문에 속도도 느리고, 메모리도 많이 잡음
      • tail recursion elimination에 대한 내용은 여기
  • recursion은 수학과 연관 높음
def running_sum(numbers, start=0):
 if len(numbers) == 0:
     print()
     return
 total = numbers[0] + start
 print(total, end=" ")
 running_sum(numbers[1:], total)

#이는 reduce sum 방식과 동일

  • 파이썬에서는 주로 recursion 쓰지 않고 functional 관련 모듈 세가지 사용

    • itertools

    • functools

      • partial : 남이 만든 함수 일부 변경 가능
      from functools import partial
def add(x,y):
    return x+y
add1 = partial(add, y=1)
add1(3) #4

    • operator

    from operator import add
add(3,6)

    ​ - 기호(ex.+)없이 function으로 모든게 가능하다.




© by Jihye Kwon