PDF de programación - Python funcional

Introducción
Python funcional
fn.py
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Python funcional

Jesús Espino García

8 de Noviembre de 2014

Jesús Espino García

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¿Que significa funcional?

Programación con funciones (matemáticas)

Funciones puras (mismas entradas, mismas salidas).

Inmutabilidad.

Ausencia de estado.

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¿Por qué?

Paralelización.

Facilitar el testing.

Reusabilidad.

Depuración más fácil.

Estado muy controlado.

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Típicas estrategias funcionales

Combinación y composición de funciones pequeñas.

Datos + funciones transformadoras.

Aplicación de transformaciones mediante orden superior.

Uso de funciones inline.

Acotado de efectos laterales.

Tendencia al uso de funciones puras.

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¿Qué necesito?

Funciones como ciudadanos de primera (son un objeto más).

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¿Es python un lenguaje funcional?

No.

Es un lenguaje multi-paradigma.

Soporta algunas características funcionales.

Permite hacer programación funcional.

Carece de características avanzadas presentes en lenguajes funcionales.

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¿Que me dan los lenguajes funcionales?

Estructuras inmutables eficientes.

Funciones de orden superior.

Pattern matching.

TCO: Tail call optimization.

Aplicación parcial y currificación.

Control de efectos laterales.

Funciones lambda.

Evaluación perezosa.

Composición de funciones.

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¿Que me da python?

Evaluación perezosa (Limitada).

Aplicación parcial.

Funciones lambda.

Funciones de orden superior.

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¿Que me da fn.py?

Estructuras inmutables eficientes (En desarrollo).

TCO: Tail call optimization.

Aplicación parcial y currificación.

Composición de funciones.

Funciones lambda (Al estilo de Scala).

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Funcional vs. Imperativo

Imperativo

x = sum(1, 2)
y = sum(x, 3)
z = prod(y, 4)
print(z)

Funcional
print(prod(sum(sum(1,2),3), 4))

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Funcional vs. Imperativo

Funcional con composición y aplicación parcial

func = F(sum, 1, 2) >> F(sum, 3) >> F(prod, 4) >> print
func()

Funcional con currificación
prod4 = prod(4)
sum3 = sum(3)
sum2 = sum(2)
print(prod4(sum3(sum2(1))))

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Evaluación perezosa

Iteradores

Generadores

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Evaluación perezosa

Iteradores
>>> i = map(print, [1,2,3])
>>> next(i)
1
>>> i = map(print, [1,2,3])
>>> list(i)
1
2
3
[None, None, None]

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Evaluación perezosa

x = 0
while True:
yield x
x += 1

Generadores
>>> import itertools
>>> def generate():
...
...
...
...
>>> numbers = generate()
>>> list(itertools.takewhile(lambda x: x < 10, numbers))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(itertools.takewhile(lambda x: x < 12, numbers))
[11]

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Aplicación parcial

Aplicación parcial
>>> from functools import partial
>>> from opertor import add
>>> add4 = partial(add, 4)
>>> add4(3)
7
>>> print_noline = partial(print, end="")
>>> print_noline("hello")
hello>>>

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Funciones lambda

Funciones lambda
>>> pow2 = lambda x: x**2
>>> pow2(10)
100

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Funciones de orden superior

map

filter

sorted

reduce

decorators

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Funciones de orden superior

Funciones de orden superior

>>> list(map(lambda x: x**2, [1, 2, 3]))
[1, 4, 9]
>>> list(filter(lambda x: x > 1, [1, 2, 3]))
[2, 3]
>>> sorted([2, 1, 3], key=lambda x: x)
[1, 2, 3]
>>> sorted([1, 2, 3], key=lambda x: -x)
[3, 2, 1]
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3])
6
>>> from functools import lru_cache
>>> cached_sum = lru_cache()(lambda x: sum(range(x)))
>>> cached_sum(4)
6

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fn.py

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Estructuras inmutables

LinkedList

Stack

Queue

Deque

Vector

SkewHeap

PairingHeap

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Estructuras inmutables

LinkedList
>>> from fn.immutable import LinkedList
>>> l = LinkedList()
>>> l.head
>>> l.tail
>>> l2 = l.cons(10)
>>> l2.head
10
>>> l2.tail
<fn.immutable.list.LinkedList object at 0x7f3927e59f08>
>>> l.head
>>> l.tail

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Estructuras inmutables

Stack
>>> from fn.immutable import Stack
>>> s = Stack()
>>> s.head
>>> s.tail
>>> s2 = s.push(10)
>>> s2.head
10
>>> s2.tail
<fn.immutable.list.Stack object at 0x7f3926ae9818>
>>> (value, s3) = s2.pop()
>>> value
10

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TCO

Recursión normal
def fact(n):

if n == 0: return 1

return n * fact(n-1)

TCO
from fn import recur

@recur.tco
def fact(n, acc=1):

if n == 0: return False, acc
return True, (n-1, acc*n)

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Aplicación parcial

Aplicación parcial
>>> from fn import F
>>> from operator import add
>>> add2 = F(add, 2)
>>> add2(3)
5

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Currificación

Currificación
>>> from fn.func import curried
>>> curry_add = curried(lambda x, y: x + y)
>>> curry_add(2)(3)
5
>>> @curried
... def curried_add(x, y):
...
...
>>> curried_add(2)(3)
5

return x + y

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Composición de funciones

Composición normal

>>> myfunc = lambda x: duplicate(add2(x))
>>> myfunc(3)
10

Composición al estilo fn.py

>>> myfunc = F(duplicate) << add2
>>> myfunc(3)
10
>>> myfunc = F(add2) >> duplicate
>>> myfunc(3)
10

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Funciones lambda al estilo scala

Funciones lambda al estilo scala
>>> from fn import _
>>> (_ + _)(2, 3)
5
>>> list(map(_ + 2, [1, 2, 3]))
[3, 4, 5]

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Conclusiones

Python permite programar de forma funcional.

Fn.py nos da las herramientas para llegar un poco más lejos.

Python + Fn.py se queda lejos de lenguajes como Erlang, Clojure o
Haskell.

Lo que se puede aplicar en Python es una mejora significativa sobre el
código.

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Referencias

https://github.com/kachayev/fn.py: Fn.py

https://docs.python.org/3/howto/functional.html: Howto de
programación funcional.

http://kachayev.github.io/talks/uapycon2012/: Charla de Alexey
Kachayev

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Dudas

. . .

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