fppy-learn 0.3.1
A implements of Functional Programming in Python.
License: MIT
Requires Python: >=3.10,<4.0
Keywords: functional_programming,lambda

# fppy

开发状态：

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依赖：

![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10-green?logo=python) ![Python](https://img.shields.io/badge/pathos-0.2.6-green) ![Python](https://img.shields.io/badge/drill-1.2.0-green)

一个基于`python`的函数式编程类库，仅做学习使用。主要功能如下：

- [x] 常量定义
- [x] 惰性求值/惰性属性
- [x] 抽象代数
- [x] 常用组合子
- [x] 列表类
  - [x] 基于`Iterable`的惰性列表
  - [x] 基于元组定义的列表
  - [x] 基于类定义的列表
  - [x] 基于类从头定义的惰性列表 
- [x] 偏函数
- [x] 基于性质测试(Property-based Testing)
- [x] 更多功能的函数装饰器
- [ ] State类
- [ ] 设计模式
  - [ ] 错误处理
    - [x] Option类
    - [x] Either类
    - [x] Try类
  - [ ] Lens
  - [ ] Cake

## 如何安装

从[PYPI](https://pypi.org/)软件库：

```bash
pip install fppy-learn
```

下载源码自己安装：

```python
pip install poetry

git clone https://github.com/threecifanggen/python-functional-programming.git
cd python-functional-programming

poetry install
```

## 快速功能预览

### 函数修饰器

```python
from fppy.base import F_

@F_
def f(x):
    return x + 1

>>> f(1)
2
>>> f.apply(1)
2
>>> f.and_then(lambda x: x ** 3)(1) # (x + 1) ** 3
8
>>> f.compose(lambda x: x ** 3)(1) # (x ** 3) + 1
1
>>> f.map([1, 2, 3])
[2, 3, 4]
```

### 常量定义

```python
>>> from fppy.const import Const
>>>
>>> const = Const()
>>> const.a = 1
>>> const.a
1
>>> const.a = 2
# raise ConstError
```

### 列表类

一个可以实现`map`、`reduce`等操作的惰性列表

#### 元组实现的列表

##### 1. 新建

```python
from fppy.cons_list_base import *

a = cons_apply(1, 2, 3)
head(a) # 1
tail(a) # cons(2, cons(3, ()))
```

##### 2. 打印

```python
>>> print_cons(cons_apply(1, 2, 3))
1, 2, 3, nil
```

##### 3. 列表操作

```python
a = cons_apply(1, 2, 3)
map_cons_curry(lambda x: x + 1)(a) # cons_apply(2, 3, 4)
filter_cons_curry(lambda x: x % 2 == 0)(a) # cons_apply(2)
fold_left_cons_curry(lambda x, y: x + y)(0)(a) # 6
```

#### 类实现的列表

```python
from fppy.cons_list import Cons

Cons.maker(1, 2, 3)\
    .map(lambda x: x + 1)\
    .filter(lambda x: x % 2 == 0)\
    .fold_left(lambda x, y: x + y, 0)
```

#### 从头实现的惰性列表

```python
from fppy.lazy_list_base import LazyCons

LazyCons.from_iter(1)(lambda x: x)\
    .map(lambda x: x + 1)\
    .filter(lambda x: x % 2 == 0)\
    .take(3)\
    .fold_left(lambda x, y: x + y, 0)
```

#### 惰性列表

##### 1. 新建

```python
from fppy.lazy_list import LazyList

# 定义正整数无穷列表
ll = LazyList.from_iter(2)(lambda x: x + 2)

# 从List对象定义
ll = LazyList([1, 2, 3])

# 从生成器、迭代器定义
x = (i for i in range(100))
ll = LazyList(x)
```

##### 2. map、filter、collect

```python
LazyList([1, 2, 3])\
    .map(lambda x: x + 1)\
    .filter(lambda x: x % 2 == 0)\
    .collect() # 返回[2, 4]
```

##### 3. 其他

其他方法参考文档。

### 常见组合子

#### 1. Y组合子

下面的例子是计算阶乘：

```python
from fppy.combinator import Y

fac = Y(lambd f: lambda x: 1 if (x ==0) else x * f(x - 1))
```

#### 2. Z组合子

下面是计算指数函数的Z组合子实现

```python
from fppy.combinator import Z

power = Z(lambda f: lambda x, n: 1 if (n == 0) else x * f(x, n - 1))
```

### 偏函数

这里的偏函数是指Partial Function，即定义域取不完整的函数；而不是高阶函数中的Partial Applied Function的概念。

定义一个如下函数：

- 如果`x > 0`，则计算`1 / x`
- 如果`x < 0`，则计算`log(-x)`

```python
from math import log
from fppy.partail_function import PartialFunction
# 直接定义
pf = PartialFunction\
    .case(lambda x: x > 0)\
    .then(lambda x: 1 / x)\
    .case(lambda x: x < 0)\
    .then(lambda x: log(-x))

## 计算
pf.apply(1) # 返回1
pf.apply(-1) # 返回0
pf.apply(0) # 返回NoOtherCaseError

## 判断是否在某点有定义
pf.is_defined_at(0.4) # 返回True
pf.is_defined_at(0) # 返回False
```

我们还可以使用`or_else`来组合偏函数，比如上面的函数可以如下实现：

```python
pf_greater_then_0 = PartialFunction\
    .case(lambda x: x > 0)\
    .then(lambda x: 1 / x)

pf_less_then_0 = PartialFunction\
    .case(lambda x: x < 0)\
    .then(lambda x: log(-x))

pf = pf_greater_then_0.or_else(pf_less_then_0)
```

### 惰性求值

#### 1. 惰性属性

```python
from fppy.lazy_evaluate import lazy_property

@dataclass
class Circle:
    x: float
    y: float
    r: float

    @lazy_property
    def area(self):
        print("area compute")
        return self.r ** 2 * 3.14
```

以上定义了一个圆的类，具体获取`area`时，仅第一次会计算（通过打印`"area compute"`显示）。

#### 2. 惰性值

`Python`没有代码块的概念，所以必须把惰性求值过程包在一个函数内，以下是调用方法：

```python
from fppy.lazy_evaluate import lazy_val

def f():
    print("f compute")
    return 12

lazy_val.a = f
```

调用结果下：

```python
>>> lazy_val.a
f compute
12
>>> lazy_val.a
12
```

这就表示仅第一次调用时发生了计算。

### 错误处理

### 1. Option

```python
from fppy.option import Just, Nothing

>>> Just(1).map(lambda x: x + 1)
Just(2)
>>> Just(1).flat_map(lambda x: Just(x * 3))
Just(3)
>>> Just(1).get
1
>>> Just(1).get_or_else(2)
1
>>> Just(1).filter(lambda x: x < 0)
Nothing()
>>> Just(1).filter(lambda x: x > 0)
Just(1)
```

与偏函数合用会有很多妙处：

```python
from math import log
from fppy.partail_function import PartialFunction

pf = PartialFunction\
    .case(lambda x: x > 0)\
    .then(lambda x: 1 / x)\
    .case(lambda x: x < 0)\
    .then(lambda x: log(-x))


>>> pf.lift(1)
Just(1)
>>> pf.lift(0)
Nothing()
>>> Just(1).collect(pf)
Just(1)
>>> Just(0).collect(pf)
Nothing()

>>> Just(1).collect(pf)
Just(1.)
>>> Just(1).collect(pf).map(lambda x: int(x) - 1)
Just(-1)
>>> Just(1).collect(pf).map(lambda x: int(x) - 1).collect(pf)
Just(0)
>>> Just(1).collect(pf).map(lambda x: int(x) - 1).collect(pf).collect(pf)
Nothing()
>>> Just(1).collect(pf).map(lambda x: int(x) - 1).collect(pf).collect(pf).collect(pf)
Nothing()
>>> Just(1).collect(pf).map(lambda x: int(x) - 1).collect(pf).collect(pf).collect(pf).get_or_else(2)
2

```

### 2. Either

(待完善)

### 3. Try

`Try`单子时一个非常方便地处理错误的类，它的逻辑时传递错误类一直到最后处理，可以获取到错误发生时的错误类型和输入值，方便调试：

```python
>>> from fppy.try_monad import Try
>>> res = Try(1).map(lambda x: x / 0).map(lambda x: x + 1)
>>> res.error
ZeroDivisionError('division by zero')
>>> res.get_or_else(2)
2
>>> res.get_error_input()
1
```