何気にPythonでつかっていた関数型プログラミング技法いろいろ ～ 高階関数・関数の再帰呼び出し、ネスト関数（closure)、遅延評価、カリー化（関数_部分適用) - Qiita
最近、いろいろな言語で続々、実装されていく関数型プログラミング技法。 今回は、Python2.7 に標準（ 一部、import ）に備わっていて、Python で いますぐにでもおこなえる 関数型プログラミング技法の実現手法 ＆ 利用モジュール と メソッドについて、１ヶ所にまとめて整理してみた。 （ 目次 ） map() で 高階関数を実現 filter() で 高階関数を実現 reduce() で 高階関数を実現 ＆ 再帰呼び出し関数 closure で 高階関数を実現 functools.partial() でカリー化（関数の部分適用）を実現 generator（ジェネレータ式）で遅延評価を実装 yield（イールド式）で遅延評価を実現 以下のコードは、この記事末尾に記載した数多くの参考ウェブサイトを参考、引用しています map() は、関数を引数に受け取る「高階関数」（関数型言語）
クロージャってどんなときに使うの？ ～ 利用場面を ３つ 挙げてみる - Qiita
結論を先にまとめると、以下の３つです。 1. グローバル変数の宣言をなるべく減らしたい場合 2. ユーザが引数を与えてカスタマイズ可能な自由度の高い「関数」を生成したい場合 3. 前回、呼び出されて実行されたときの演算結果（値）を内部で保存して、次に呼び出されたときに、前回の結果（値）に対して、さらに同じ処理（演算）を行う関数を生成したい場合 以下、「クロージャ」の定義から、頭の整理まで、分かりやすい参考ウェブサイトへのリンクを張りつつ、見ていきます。 【 定義 】クロージャ takeharuさん Qiita記事（2013/07/22）「JavaScriptでクロージャ入門」 「自分を囲むスコープにある変数を参照できる関数」 Wikipedia 「クロージャ」 引数以外の変数を実行時の環境ではなく、自身が定義された環境（静的スコープ）において解決することを特徴とする。関数とそれを評価する環
ishideoのブックマーク / 2009年1月14日 - はてなブックマーク
Pythonでプログラムを書いていると、よく関数の中で関数を作ることがあります。 Python はクロージャに対応していて、関数の中で作られた関数は、外側の関数のローカル変数を参照することができます。 クロージャが一番役に立つ場面がデコレータです。次の例では、引数を取るデコレータを作るために関数内関数を2段階作成し、それぞれのローカル変数を一番内側から参照しています（このプログラムは、Python 2.6とPython 3.0の両方で動きます）。 リスト1 # coding: utf-8 from __future__ import print_function import sys def log(out=sys.stderr): def decorator(func): name = func.__name__ def decorated(*args, **kwargs): ###
キャッシュと効率 - 素人がプログラミングを勉強していたブログ
Life is beautiful: Python Hack : 噛めば噛むほどおいしくなるクロージャの話を見て、いろいろと気になるところがあったので書いてみる。 import yaml def _get_from_disk(): data = open('config.yaml').read().decode('utf8') config = yaml.load(data) ＃ クロージャ内に隠蔽・保持されるローカル変数 global get get = lambda : config # 二回目からはconfigを返す無名関数を呼ぶ様に変更 return get() get = _get_from_disk # 初回のみローダーを実行 http://satoshi.blogs.com/life/2009/11/python-hack.html 間違えました…。この部分はきちんと動いてま
Python Hack : 噛めば噛むほどおいしくなるクロージャの話
最近 JavaScript を書く機会が増えているが、それに従って自分のコーディングスタイルが少しづつだが変化してきているのが分かる。もともと「コードの読みやすさ」や「実行効率」にとことんこだわるタイプだが、（JavaやC++になくて）JavaScriptやRubyにあるクロージャや無名関数が私のコーディングスタイルにとてもマッチしているからだと思う。 簡単な例を紹介しよう。Pythonで書かれた config.py というモジュール。config.yamlという設定ファイルを読み込んで Dictionary として返す config.get() という関数。普通に実装すると、以下のような感じになる。 import yaml _config = None def get(): global _config if not _config: data = open('config.yaml')
第1回 nonlocalでクロージャが便利に | gihyo.jp
Pythonでプログラムを書いていると、よく関数の中で関数を作ることがあります。 Python はクロージャに対応していて、関数の中で作られた関数は、外側の関数のローカル変数を参照することができます。 クロージャが一番役に立つ場面がデコレータです。次の例では、引数を取るデコレータを作るために関数内関数を2段階作成し、それぞれのローカル変数を一番内側から参照しています（このプログラムは、Python 2.6とPython 3.0の両方で動きます）。 リスト1 # coding: utf-8 from __future__ import print_function import sys def log(out=sys.stderr): def decorator(func): name = func.__name__ def decorated(*args, **kwargs): ###
joyfullife.jp
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Python decorator
python のデコレーター構文 @decorate 解り難い @decorate 構文 Python のデコレーターは理解するのが厄介です。Python のデコレーターは syntax sugar の機能と closure の機能の二つを使って関数オブジェクトを修飾する構文です。でも closure の概念がない C/C++ や Java などの 言語から python も使うようになった者に、三重にネストした関数と @decorator 構文を組み合わせたコード例を使って解説されたのでは脳みそが沸騰するだけです。 私は @decorator を使ったコード例の python virturla machine コードを追跡することで、やっとこさデコレーターを理解しました。私の味わされた苦労を軽減してもらうため、この web page をまとめてみます。 デコレーターを理解した後で考え直し
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