Python：编写函数的n个组合的更好方法？

我写了一个函数“rep”，它接受一个函数f，并接受f的n个组合。 所以rep（square，3）的行为如下：square（square（square（x）））。 当我将3传递给它时，rep（square，3）（3）=6561

我的代码没有问题，但我想知道是否有一种方法可以使它“更漂亮”（或更短），而不必调用另一个函数或导入任何内容。谢谢

def compose1(f, g):
    """Return a function h, such that h(x) = f(g(x))."""
    def h(x):
        return f(g(x))
    return h

def rep(f,n):
    newfunc = f
    count=1
    while count < n:
        newfunc = compose1(f,newfunc)
        count+=1
    return newfunc

def组件1（f，g）：
“”“返回函数h，使h（x）=f（g（x））。”“”
def h（x）：
返回f（g（x））
返回h
def代表（f，n）：
newfunc=f
计数=1
当计数

---

为循环使用

而不是
，而
更短，可读性更高，
compose1
实际上不需要是一个单独的函数。
虽然我同意相同函数的重复组合最好用循环完成，但您可以使用
*args
组合任意数量的函数：

def identity(x):
    return x

def compose(*funcs):
    if funcs:
        rest = compose(*funcs[1:])
        return lambda x: funcs[0](rest(x))
    else:
        return identity

在这种情况下，您会：

def rep(f,n):
    funcs = (f,)*n # tuple with f repeated n times
    return compose(*funcs)

正如DSM在评论中善意地指出的，您可以像这样删除递归：

def compose(*funcs):
    if not funcs:
        return identity
    else:
        def composed(x):
            for f in reversed(funcs):
                x = f(x)
            return x
        return composed

（还请注意，如果您还想支持正在编写的函数的任意参数，可以将
x
替换为
*args
，但我只保留了一个参数，因为这就是原始问题中的情况）
如果您想要提高速度，那么
for
循环显然是一个不错的选择。但如果你在寻找理论上的学术认可；-），坚持使用简洁的功能性成语。比如：

def rep(f, n):
    return f if n == 1 else lambda x: f(rep(f, n-1)(x))

也许有人会发现这个解决方案很有用

组合函数数

from functools import reduce

def compose(*functions):
    return reduce(lambda x, y: (lambda arg: x(y(arg))), functions)

def multi(how_many, func):
    return compose(*[func for num in range(how_many)])

使用列表理解生成函数列表

from functools import reduce

def compose(*functions):
    return reduce(lambda x, y: (lambda arg: x(y(arg))), functions)

def multi(how_many, func):
    return compose(*[func for num in range(how_many)])

用法

这种方法还有另一个优点：它将处理
rep（lambda x:x**2，10**4）（1.0）
，而由于Python的递归限制，原始方法不会。您可以将这些想法结合起来：您可以在返回的
h
中反向循环
funcs
。好的，逐步完成它。假设
n
为2。然后
rep（f，2）
返回
lambda x:f（rep（f，1）（x））
。如果你打开它，比如说，
8.4
，它就变成了
f（rep（f，1）（8.4））
。
rep（f，1）
部分返回
f
，这就是
f（f（8.4））
。现在，您可以自己尝试一个
n
3；-）一般来说，只要看到迭代，就可以使用递归，反之亦然。在函数式语言中，递归通常更自然；在Python中，迭代通常更自然。直到今天早上我才学会递归。我没有研究你的解决方案，因为我不想破坏自己的任何东西。我用递归的方法回答了我最初的问题，它看起来几乎和你的一样！谢谢