เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรมในยุคปัจจุบัน หลักๆ แล้วมีแนวคิดหลายรูปแบบที่นิยมใช้ หนึ่งในนั้นคือ 'Functional Programming' หรือการเขียนโปรแกรมแบบฟังก์ชันนั่นเอง บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ Functional Programming ในภาษา Python ผ่านตัวอย่างโค้ด 3 ตัวอย่าง และพร้อมอธิบายการทำงานและการใช้งานในโลกจริง ซึ่งจะทำให้คุณเห็นความสำคัญที่คุณควรหันมาเรียนรู้การเขียนโปรแกรมแนวนี้ และแน่นอนว่าที่ EPT เรามีคอร์สต่างๆ ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการเหล่านี้ได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
Python เป็นภาษาที่โดดเด่นด้วยการเข้าถึงได้ง่ายและมีไลบรารีที่หลากหลาย เพื่อรองรับการเขียนโปรแกรมหลายแนวทาง ไม่เว้นแม้แต่ Functional Programming ซึ่งเป็นแนวคิดในการเขียนโปรแกรมที่ระบุว่าการคำนวณควรจะเป็นการประมวลผลข้อมูลเหมือนกับว่าเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ โดยไม่คำนึงถึงสถานะหรือข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป (stateless) และประยุกต์ใช้ฟังก์ชันหรือขั้นตอนการทำงานที่ไม่มีผลกระทบด้านข้าง (side effects) สิ่งนี้ทำให้โปรแกรมที่เขียนด้วยวิธีนี้โดยทั่วไปมีการแยกส่วนที่ดีกว่า และทำให้ง่ายต่อการทดสอบและรักษาความสามารถในการทำงาน
ฟังก์ชัน `map()` เป็นฟังก์ชัน built-in ใน Python ที่ช่วยให้คุณประมวลผลแต่ละองค์ประกอบของ iterable โดยใช้ฟังก์ชันที่กำหนด
ในตัวอย่างนี้ `lambda x: x * 2` เป็นฟังก์ชันที่จะคูณค่า x ด้วย 2 และเราใช้ `map()` เพื่อใช้ฟังก์ชันนี้กับแต่ละสมาชิกในลิสต์ `numbers`.
ฟังก์ชัน `filter()` ช่วยให้คุณกรองข้อมูลใน iterable โดยใช้เงื่อนไขที่กำหนด
ที่นี่ `lambda x: x % 2 != 0` คือฟังก์ชันที่ตรวจสอบว่า x เป็นเลขคี่หรือไม่ และ `filter()` จะเลือกเฉพาะเลขคี่ใน `numbers`.
มาที่ฟังก์ชัน `reduce()` จากโมดูล `functools` ซึ่งใช้สำหรับการลดลิสต์ของค่าลงไปเหลือค่าเดียวโดยการใช้ฟังก์ชันที่กำหนด.
ในที่นี้ `lambda x, y: x + y` เป็นฟังก์ชันที่ทำการบวกสองค่า x และ y เข้าด้วยกัน และ `reduce()` ใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อคำนวณผลรวมใน `numbers`.
Functional programming ใน Python ถูกใช้งานในหลายสถานการณ์ เช่น:
- Data Analysis: ใช้ map และ filter เพื่อเตรียมหรือทำความสะอาดข้อมูล - Parallel Computing: อาศัยการไม่มี side effects ที่อำนวยความสะดวกรองรับการคำนวณขนานหรือแบบพร้อมกัน - Software Engineering: เมื่อออกแบบโปรแกรมให้มีส่วนที่แยกออกจากกันอย่างชัดเจน สามารถทำให้โปรเจคมีโครงสร้างที่ดีและง่ายในการบำรุงรักษาในการต่อยอดความรู้ในเรื่องนี้ ที่ EPT คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำให้โปรแกรมของคุณมีคุณภาพและสามารถรักษาได้ง่ายผ่านการใช้งาน Functional Programming และอาจมีการประยุกต์ใช้ในรูปแบบต่างๆ ที่สอดคล้องกับโปรเจ็คหรืองานวิจัยของคุณ ดังนั้นเชิญชวนท่านผู้อ่านที่สนใจหาความรู้ใหม่ๆ และพัฒนาทักษะให้กับตัวเอง เข้าร่วมเรียนรู้กับเราที่ EPT และเปิดโลกการเขียนโค้ดของคุณให้กว้างขึ้นไปอีกขั้น!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: functional_programming python map filter functools.reduce lambda_functions data_analysis parallel_computing software_engineering
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM