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Java对比学习Pyton之高级特性:函数式编程

wys521 2025-05-22 14:25:09 精选教程 12 ℃ 0 评论

函数式编程java变化的比较慢,但是python却是天生支持的,非常的友好,不过不太建议嵌套太多层,太影响阅读。接下来我们来对比一下Java和Python的 函数式编程


一、什么是函数式编程?

函数式编程(Functional Programming)是一种将**函数作为“第一等公民”**的编程范式,强调:

  • 没有副作用(pure function)
  • 不修改状态(immutable data)
  • 支持高阶函数(函数可以作为参数或返回值)
  • 常用表达:map、filter、reduce、lambda 等

二、对比:Java vs Python 的函数式编程支持

特性

Java

Python

Lambda表达式

Java 8 引入:(x) -> x * 2

内建支持:lambda x: x * 2

函数作为参数

通过 Function<T,R> 接口实现

所有函数都是一等公民

map/filter/reduce

Stream.map() 等

内建函数:map(), filter(), reduce()

函数返回函数

通过嵌套函数或类实现

支持闭包,天然支持

偏函数 / 装饰器

需要第三方库

内建 functools.partial, @decorator

代码简洁性

相对啰嗦

极其简洁


三、核心语法对比与示例

1.Lambda 表达式

// Java
Function<Integer, Integer> doubleFn = x -> x * 2;
System.out.println(doubleFn.apply(5)); // 输出 10
# Python
double_fn = lambda x: x * 2
print(double_fn(5))  # 输出 10

2.map() 映射操作

// Java
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
list.stream().map(x -> x * 2).collect(Collectors.toList());
# Python
list(map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3]))  # 输出 [2, 4, 6]

3.filter() 过滤操作

// Java
list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
# Python
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4]))  # 输出 [2, 4]

4.reduce() 累积计算

// Java
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
# Python
from functools import reduce
reduce(lambda a, b: a + b, [1, 2, 3, 4])  # 输出 10

5.高阶函数(函数作为参数)

java在高版本支持了么??

def operate(func, value):
    return func(value)

print(operate(lambda x: x ** 2, 5))  # 输出 25

6.函数返回函数(闭包)

def power(n):
    return lambda x: x ** n

square = power(2)
print(square(4))  # 输出 16

7.匿名函数

没有名字的函数,这个java和python都是支持的。

上面的例子中,返回的就是一个匿名函数
def power(n):
    return lambda x: x ** n

square = power(2)
print(square(4))  # 输出 16

四、Python 特有的函数式编程能力

1.装饰器(Decorator)

在不改动函数内部逻辑的情况下“动态增强函数功能”。本质上就是:

将一个函数作为参数传递给另一个函数,并返回一个新的函数。

这个增强功能和java的面向切面很像,不过java是通过cglib或者是jdk的动态代理来实现。

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("调用函数:", func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger
def hello():
    print("Hello World")

hello()

输出:
调用函数: hello
Hello World

@符号在python和java中表达的含义不同,见下表:

项目

Python 装饰器

Java 注解

语法

@decorator

@Annotation

实现原理

函数嵌套 + 闭包

注解 + 编译器/运行时解析

应用对象

函数、方法、类

类、方法、字段等

应用场景

动态增强函数行为

编译检查、依赖注入、配置驱动等

自定义方式

简单灵活,函数式风格

需定义注解类,结合反射或注解处理器

Python 装饰器更偏向于 动态行为增强,而 Java 注解是 元数据标记,两者语法相似但用途不同。

2.偏函数(Partial Function)

functools模块提供的功能,其作用就是把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。类似java中的重载,同样的方法固定一个默认值后再调用一次。

functools是系统内置的函数工具,非常强大,后续会拿模块使用专门写一篇文章,敬请关注。

from functools import partial

int2 = partial(int, base=2)
print(int2('1001'))  # 输出 9


函数编程是比较难的,没有其他途径,多练练就好了。你我共勉。

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