Programação Funcional
*********************

Autor:
   A. M. Kuchling

Versão:
   0.32

Nesse documento, nós vamos passear pelos recursos do Python que servem
para implementar programas de forma funcional. Após uma introdução dos
conceitos da programação funcional, nós veremos as propriedades da
linguagem como *iteradores* e *geradores* e bibliotecas de módulos
relevantes como um "itertools" e "functools".


Introdução
==========

Essa seção explica o conceito básico da programação funcional; se você
está interessado em aprender sobre os recursos da linguagem Python,
pule essa etapa para a seção Iteradores.

As linguagens de programação permitem decompor problemas de diversas
maneiras diferentes:

* A Maioria das linguagens de programação são **procedurais**: os
  programas são listas de instruções que dizem ao computador o que
  fazer com as entradas do programa. C, Pascal, e mesmo o Unix shells
  são linguagens procedurais.

* Em linguagens **declarativas**, você escreve uma especificação que
  descreve o problema a ser resolvido, e a implementação do idioma
  descreve como executar a computação de forma eficiente. O SQL é o
  idioma declarativo com o qual provavelmente você está familiarizado;
  Uma consulta SQL descreve o conjunto de dados que deseja recuperar e
  o mecanismo SQL decide se deseja escanear tabelas ou usar índices,
  quais subcláusulas devem ser realizadas primeiro, etc.

* Os programas **orientados a objetos** manipulam coleções de objetos.
  Os objetos têm estado interno e métodos de suporte que consultam ou
  modificam esse estado interno de alguma forma. Smalltalk e Java são
  linguagens orientadas a objetos. C++ e Python são idiomas que
  suportam programação orientada a objetos, mas não forçam o uso de
  recursos de orientação a objetos.

* A programação **funcional** decompõe um problema em um conjunto de
  funções. Idealmente, as funções apenas recebem entradas e produzem
  saídas, e não têm nenhum estado interno que afete a saída produzida
  para uma determinada entrada. Linguagens funcionais bem conhecidos
  incluem a família ML (Standard ML, OCaml e outras variantes) e
  Haskell.

Os designers de algumas linguagens de computadores escolhem enfatizar
uma abordagem particular da programação. Isso muitas vezes torna
difícil escrever programas que usam uma abordagem diferente. Outros
idiomas são linguagens com multiparadigmas que suportam várias
abordagens diferentes. Lisp, C++ e Python são multiparadigmas; Você
pode escrever programas ou bibliotecas que são em grande parte
processuais, orientadas a objetos ou funcionais em todos esses
idiomas. Em um grande programa, diferentes seções podem ser escritas
usando diferentes abordagens; A GUI pode ser orientada a objetos
enquanto a lógica de processamento é processual ou funcional, por
exemplo.

Em um programa funcional, a entrada flui através de um conjunto de
funções. Cada função opera em sua entrada e produz alguma saída. O
estilo funcional desencoraja funções com efeitos colaterais que
modificam o estado interno ou fazem outras alterações que não são
visíveis no valor de retorno da função. As funções que não têm efeitos
colaterais são chamadas **puramente funcionais**. Evitar efeitos
colaterais significa não usar estruturas de dados que sejam
atualizadas à medida que um programa é executado; A saída de cada
função só deve depender da sua entrada.

Algumas linguagens são muito estritas a respeito da pureza e não tem
nem instruções de atribuição como por exemplo "a=3" ou "c = a + b",
mas é difícil evitar todos os efeitos colateirais, como exibir valores
na tela ou escrever em um arquivo em disco. Um outro exemplo é a
chamada da função  "print()" ou da função "time.sleep()", nenhuma das
quais devolve um valor útil. Ambas são chamadas apenas por conta do
efeito colateral de mandar algum texto para a tela ou pausar a
execução por um segundo.

Os programas Python escritos em estilo funcional geralmente não irão
ao extremo de evitar todas as I/O ou todas as atribuições; Em vez
disso, eles fornecerão uma interface de aparência funcional, mas
usarão recursos não funcionais internamente. Por exemplo, a
implementação de uma função ainda usará atribuições para variáveis
locais, mas não modificará variáveis globais ou terá outros efeitos
colaterais.

A programação funcional pode ser considerada o oposto da programação
orientada a objetos. Os objetos são pequenas cápsulas contendo algum
estado interno, juntamente com uma coleção de chamadas de método que
permitem modificar este estado, e os programas consistem em fazer o
conjunto correto de mudanças de estado. A programação funcional quer
evitar as mudanças de estado tanto quanto possível e funciona com o
fluxo de dados entre as funções. Em Python você pode combinar as duas
abordagens escrevendo funções que levam e retornam instâncias que
representam objetos em seu aplicativo (mensagens de e-mail,
transações, etc.).

O design funcional pode parecer uma restrição estranha para trabalhar
por baixo. Por que você deve evitar objetos e efeitos colaterais?
Existem vantagens teóricas e práticas para o estilo funcional:

* Probabilidade formal.

* Modularidade.

* Componibilidade.

* Fácil de depurar e testar.


Probabilidade formal
--------------------

Um benefício teórico é que é mais fácil construir uma prova matemática
de que um programa funcional é correto.

Durante muito tempo os pesquisadores estiveram interessados em
encontrar maneiras de provar matematicamente programas corretos. Isso
é diferente de testar um programa em inúmeras entradas e concluir que
sua saída geralmente é correta, ou ler o código-fonte de um programa e
concluir que o código parece certo; O objetivo é uma prova rigorosa de
que um programa produz o resultado certo para todas as entradas
possíveis.

A técnica usada para comprovar os programas corretos é escrever
**invariantes**, propriedades dos dados de entrada e das variáveis do
programa que são sempre verdadeiras. Para cada linha de código, você
mostra que se os invariantes X e Y forem verdadeiros **antes** da
linha ser executada, os invariantes X' e Y' ligeiramente diferentes
são verdadeiros **após** a linha ser executada. Isso continua até
chegar ao final do programa, em que ponto as invariantes devem
corresponder às condições desejadas na saída do programa.

A evitação das tarefas funcionais ocorreu porque as tarefas são
difíceis de tratar com esta técnica; As atribuições podem invadir
invariantes que eram verdadeiras antes da atribuição sem produzir
novos invariantes que possam ser propagados para a frente.

Infelizmente, prpvar que os programas estão corretos são praticamente
impraticáveis e não relevantes para o software Python. Mesmo os
programas triviais exigem provas de várias páginas; A prova de
correção para um programa moderadamente complicado seria enorme, e
poucos ou nenhum dos programas que você usa diariamente (o
interpretador Python, seu analisador XML, seu navegador) poderia ser
comprovado correto. Mesmo que você tenha anotado ou gerado uma prova,
então haveria a questão de verificar a prova; Talvez haja um erro
nisso, e você acredita erroneamente que você provou o programa
corretamente.


Modularidade
------------

Um benefício mais prático da programação funcional é que isso força
você a quebrar seu problema em pequenos pedaços. Os programas são mais
modulares como resultado. É mais fácil especificar e escrever uma
pequena função que faz uma coisa do que uma grande função que realiza
uma transformação complicada. Pequenas funções também são mais fáceis
de ler e verificar erros.


Fácil de depurar e testar
-------------------------

Testar e depurar um programa de estilo funcional é mais fácil.

A depuração é simplificada porque as funções são geralmente pequenas e
claramente especificadas. Quando um programa não funciona, cada função
é um ponto de interface onde você pode verificar se os dados estão
corretos. Você pode observar as entradas e saídas intermediárias para
isolar rapidamente a função responsável por um erro.

O teste é mais fácil porque cada função é um assunto potencial para um
teste unitário. As funções não dependem do estado do sistema que
precisa ser replicado antes de executar um teste; Em vez disso, você
só precisa sintetizar a entrada certa e depois verificar se o
resultado corresponde às expectativas.


Componibilidade
---------------

À medida que você trabalha em um programa de estilo funcional, você
escreverá várias funções com diferentes entradas e saídas. Algumas
dessas funções serão inevitavelmente especializadas em um aplicativo
particular, mas outras serão úteis em uma grande variedade de
programas. Por exemplo, uma função que leva um caminho de diretório e
retorna todos os arquivos XML no diretório, ou uma função que leva um
nome de arquivo e retorna seu conteúdo, pode ser aplicada em muitas
situações diferentes.

Com o tempo você formará uma biblioteca pessoal de utilitários. Muitas
vezes você montará novos programas organizando funções existentes em
uma nova configuração e escrevendo algumas funções especializadas para
a tarefa atual.


Iteradores
==========

Começarei por olhar para um recurso de linguagem Python que é uma base
importante para escrever programas de estilo funcional: iteradores.

Um iterador é um objeto que representa um fluxo de dados; este objeto
retorna os dados um elemento por vez. Um iterador Python deve suportar
um método chamado "iterator.__next__()" que não leva argumentos e
sempre retorna o próximo elemento do fluxo. Se não houver mais
elementos no fluxo, "iterator.__next__()" deve aumentar a exceção
"StopIteration". Os iteradores não precisam ser finitos; no entanto, é
perfeitamente razoável escrever um iterador que produza um fluxo
infinito de dados.

A função embutida "iter()" leva um objeto arbitrário e tenta retornar
um iterador que retornará os conteúdos ou elementos do objeto, caso o
contrario retorna "TypeError" se o objeto não suportar a iteração.
Vários dos tipos de dados embutidos do Python suportam a iteração,
sendo as listas e os dicionários mais comuns. Um objeto é chamado
*iterable* se você pode obter um iterador para ele.

Você pode experimentar a interface de iteração manualmente:

>>> L = [1, 2, 3]
>>> it = iter(L)
>>> it  
<...iterator object at ...>
>>> it.__next__()  # same as next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

Python espera objetos iteráveis em vários contextos diferentes, sendo
o mais importante a instrução "for". Na declaração "for X in Y", Y
deve ser um iterador ou algum objeto para o qual "iter()" pode criar
um iterador. Estas duas declarações são equivalentes:

   for i in iter(obj):
       print(i)

   for i in obj:
       print(i)

Iteradores também podem ser materializados como listas ou tuplas,
utilizando funções de construção "list()" ou "tuple()":

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

O desempacotamento de sequência também suporta iteradores: se você
sabe que um iterador retornará N elementos, você pode desempacotá-los
em uma N-tupla:

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

Funções embutidas, tais como "max()" e "min()" podem ter um único
argumento de iterador e retornarão o elemento maior ou menor. Os
operadores ""in"" e ""not in"" também aceitam iteradores: "X in
iterator" é verdadeiro se X for encontrado no fluxo retornado pelo
iterador. Você enfrentará problemas óbvios se o iterador for infinito;
"max()", "min()" nunca retornará, e se o elemento X nunca aparecer no
fluxo, os operadores ""in"" e ""not in"" não retornarão também.

Observe que você só pode avançar em um iterador; não há como obter o
elemento anterior, redefinir o iterador ou fazer uma cópia dele. Os
objetos iteradores podem opcionalmente fornecer esses recursos
adicionais, mas o protocolo do iterador especifica apenas o método
"iterator.__next__()". As funções podem, portanto, consumir toda a
saída do iterador, e se você precisa fazer algo diferente com o mesmo
fluxo, você terá que criar um novo iterador.


Tipos de Dados que Suportam Iteradores
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Já vimos como listas e tuplas suportam iteradores. De fato, qualquer
tipo de sequência de Python, como strings, suportará automaticamente a
criação de um iterador.

Chamar "iter()" em um dicionário retorna um iterador que irá percorrer
as chaves do dicionário:

   >>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
   ...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
   >>> for key in m:
   ...     print(key, m[key])
   Jan 1
   Feb 2
   Mar 3
   Apr 4
   May 5
   Jun 6
   Jul 7
   Aug 8
   Sep 9
   Oct 10
   Nov 11
   Dec 12

Note que a partir de Python 3.7, a ordem de iteração em um dicionário
é garantidamente a mesma que a ordem de inserção. Em versões
anteriores, o comportamento não era especificado e podia variar entre
implementações.

Aplicando "iter()" para um dicionário sempre percorre as teclas, mas
os dicionários têm métodos que retornam outros iteradores. Se você
deseja iterar sobre valores ou pares de chave/valor, você pode chamar
explicitamente os métodos "values()" ou "items()" para obter um
iterador apropriado.

O construtor "dict()" pode aceitar um iterador que retorna um fluxo
finito de tuplas "(chave, valor)":

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Os arquivos também suportam a iteração chamando o método "readline()"
até que não haja mais linhas no arquivo. Isso significa que você pode
ler cada linha de um arquivo como este:

   for line in file:
       # do something for each line
       ...

Os conjuntos podem tirar seus conteúdos de uma iterável e permitir que
você faça uma iteração sobre os elementos do conjunto:

   >>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
   >>> for i in S:
   ...     print(i)
   2
   3
   5
   7
   11
   13


Expressões do gerador e compreensões de lista
=============================================

Duas operações comuns na saída de um iterador são 1) executando alguma
operação para cada elemento, 2) selecionando um subconjunto de
elementos que atendam a alguma condição. Por exemplo, com uma lista de
cadeias de caracteres, você pode querer retirar o espaço em branco de
cada linha ou extrair todas as sequências de caracteres que contenham
uma determinada substring.

As compreensões de lista e as expressões do gerador (forma curta:
"listcomps" e "genexps") são uma notação concisa para tais operações,
emprestado da linguagem de programação funcional Haskell
(https://www.haskell.org/). Você pode tirar todos os espaços em branco
de um fluxo de strings com o seguinte código:

   >>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

   >>> # Generator expression -- returns iterator
   >>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

   >>> # List comprehension -- returns list
   >>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

Você pode selecionar apenas determinados elementos adicionando uma
condição ""if"":

   >>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
   ...                  if line != ""]

Com uma compreensão de lista, você recebe uma lista Python;
"Stripped_list" é uma lista contendo as linhas resultantes, e não um
iterador. As expressões do gerador retornam um iterador que calcula os
valores conforme necessário, não precisando materializar todos os
valores ao mesmo tempo. Isso significa que as compreensões da lista
não são úteis se você estiver trabalhando com iteradores que retornam
um fluxo infinito ou uma quantidade muito grande de dados. As
expressões do gerador são preferíveis nessas situações.

As expressões do gerador são cercadas por parênteses ("()") e as
compreensões da lista são cercadas por colchetes ("[]"). As expressões
do gerador têm a forma:

   ( expression for expr in sequence1
                if condition1
                for expr2 in sequence2
                if condition2
                for expr3 in sequence3
                ...
                if condition3
                for exprN in sequenceN
                if conditionN )

Novamente, para uma compreensão de lista, apenas os suportes externos
são diferentes (colchetes em vez de parênteses).

Os elementos do resultado gerado serão os valores sucessivos de
"expression". As cláusulas "if" são todas opcionais; Se presente,
"expression" só é avaliado e adicionado ao resultado quando
"condition" é verdadeiro.

As expressões do gerador sempre devem ser escritas dentro de
parênteses, mas os parênteses que sinalizam uma chamada de função
também contam. Se você quiser criar um iterador que será imediatamente
passado para uma função, você pode escrever:

   obj_total = sum(obj.count for obj in list_all_objects())

As cláusulas "for...in" contêm as sequências a serem repetidas. As
sequências não precisam ser do mesmo comprimento, porque são iteradas
da esquerda para a direita, **não** em paralelo. Para cada elemento em
"sequence1", "sequence2" é enrolado desde o início. "sequence3" é
então percorrido para cada par resultante de elementos de "sequence1"
e "sequence2".

Em outras palavras, uma lista de compreensão ou expressão do gerador é
equivalente ao seguinte código Python:

   for expr1 in sequence1:
       if not (condition1):
           continue   # Skip this element
       for expr2 in sequence2:
           if not (condition2):
               continue   # Skip this element
           ...
           for exprN in sequenceN:
               if not (conditionN):
                   continue   # Skip this element

               # Output the value of
               # the expression.

Isso significa que, quando existem várias cláusulas "for...in", mas
não "if", o comprimento da saída resultante será igual ao produto dos
comprimentos de todas as sequências. Se você tiver duas listas de
comprimento 3, a lista de saída tem 9 elementos de comprimento:

>>> seq1 = 'abc'
>>> seq2 = (1, 2, 3)
>>> [(x, y) for x in seq1 for y in seq2]  
[('a', 1), ('a', 2), ('a', 3),
 ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3),
 ('c', 1), ('c', 2), ('c', 3)]

Para evitar a introdução de uma ambiguidade na gramática de Python, se
"expression" estiver criando uma tupla, ela deve estar cercada de
parênteses. A primeira lista de compreensão abaixo é um erro de
sintaxe, enquanto o segundo está correto:

   # Syntax error
   [x, y for x in seq1 for y in seq2]
   # Correct
   [(x, y) for x in seq1 for y in seq2]


Geradores
=========

Os geradores são uma classe especial de funções que simplificam a
tarefa de escrever iteradores. As funções convencionais calculam um
valor e o retornam, mas os geradores retornam um iterador que retorna
um fluxo de valores.

Você está sem dúvida familiarizado com o funcionamento das funções
convencionais em Python ou C. Quando você chama uma função, ela recebe
um espaço de nome privado onde suas variáveis locais são criadas.
Quando a função atinge uma instrução "return", as variáveis locais são
destruídas e o valor retornado ao chamador. Uma chamada posterior para
a mesma função cria um novo espaço de nome privado e um novo conjunto
de variáveis locais. Mas, e se as variáveis locais não fossem
descartadas ao sair de uma função? E se você pudesse retomar a função
onde ele deixou? Isto é o que os geradores fornecem; Eles podem ser
pensados como funções resumíveis.

Aqui está um exemplo simples de uma função geradora:

>>> def generate_ints(N):
...    for i in range(N):
...        yield i

Qualquer função contendo um argumento nomeado "yield" é uma função de
gerador; isso é detectado pelo compilador de *bytecode* do Python, que
compila a função especialmente como resultado.

Quando você chama uma função de gerador, não retorna um único valor;
em vez disso, ele retorna um objeto gerador que suporte o protocolo do
iterador. Ao executar a expressão "yield", o gerador exibe o valor de
"i", semelhante a uma instrução "return". A grande diferença entre
"yield" e uma declaração "return" é que, ao atingir um "yield", o
estado de execução do gerador é suspenso e as variáveis locais são
preservadas. Na próxima chamada ao método do gerador "__next__()", a
função irá continuar a ser executada.

Aqui está um uso simples do gerador "generate_ints()"

>>> gen = generate_ints(3)
>>> gen  
<generator object generate_ints at ...>
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in <module>
  File "stdin", line 2, in generate_ints
StopIteration

Você pode igualmente escrever "for i in generate_ints(5)", ou "a, b, c
= generate_ints(3)".

Dentro de uma função de gerador, "return value" faz com que
"StopIteration(value)" seja gerado a partir do método "__next__()".
Uma vez que isso acontece, ou a parte inferior da função é alcançada,
a procissão dos valores termina e o gerador não pode render mais
valores.

Você pode conseguir o efeito de geradores manualmente, escrevendo sua
própria classe e armazenando todas as variáveis locais do gerador como
variáveis de instância. Por exemplo, retornar uma lista de inteiros
pode ser feito configurando "self.count" para 0, e tendo o
"iterator.__next__()" incrementar o método "self.count" e devolvê-lo.
No entanto, para um gerador moderadamente complicado, escrever uma
classe correspondente pode ser muito mais complicado.

O conjunto de teste incluído na biblioteca do Python,
lib/test/test_generators.py, contém vários exemplos mais
interessantes. Aqui está um gerador que implementa uma passagem em
ordem de uma árvore usando geradores de forma recursiva.

   # A recursive generator that generates Tree leaves in in-order.
   def inorder(t):
       if t:
           for x in inorder(t.left):
               yield x

           yield t.label

           for x in inorder(t.right):
               yield x

Dois outros exemplos no "test_generators.py" produzem soluções para o
problema N-Queens (colocando N rainhas em um tabuleiro de xadrez NxN
para que nenhuma rainha ameace a outra) e o Passeio do Cavalo
(encontrando uma rota que leva um cavalo para cada quadrado de um
tabuleiro de xadrez NxN sem visitar nenhum quadrado duas vezes).


Passando valores para um gerador
--------------------------------

No Python 2.4 e anteriores, os geradores apenas produziram saída. Uma
vez que o código de um gerador foi invocado para criar um iterador,
não havia como passar qualquer nova informação na função quando sua
execução foi retomada. Você pode cortar essa habilidade fazendo com
que o gerador olhe para uma variável global ou passando em algum
objeto mutável que os chamadores então modifiquem, mas essas
abordagens são desordenadas.

No Python 2.5 há uma maneira simples de passar valores para um
gerador. "yield" tornou-se uma expressão, retornando um valor que pode
ser atribuído a uma variável ou operado de outra forma:

   val = (yield i)

Eu recomendo que você **sempre** coloque parênteses em torno de uma
expressão "yield" quando você está fazendo algo com o valor retornado,
como no exemplo acima. Os parênteses nem sempre são necessários, mas é
mais fácil adicioná-los sempre em vez de ter que lembrar quando são
necessários.

(**PEP 342** explica as regras exatas, é que uma expressão "yield"
deve sempre ser entre parênteses, exceto quando ocorre na expressão de
nível superior no lado direito de uma atribuição. Isso significa que
você pode escrever "val = yield i", mas tem que usar parênteses quando
há uma operação, como em "val = (yield i) + 12".)

Os valores são enviados para um gerador chamando seu método
"send(value)". Este método retoma o código do gerador e a expressão
"yield" retorna o valor especificado. Se o método regular "__next__()"
for chamado, o "yield" retorna "None".

Aqui está um contador simples que aumenta em 1 e permite alterar o
valor do contador interno.

   def counter(maximum):
       i = 0
       while i < maximum:
           val = (yield i)
           # If value provided, change counter
           if val is not None:
               i = val
           else:
               i += 1

E aqui um exemplo de mudança de contador:

>>> it = counter(10)  
>>> next(it)  
0
>>> next(it)  
1
>>> it.send(8)  
8
>>> next(it)  
9
>>> next(it)  
Traceback (most recent call last):
  File "t.py", line 15, in <module>
    it.next()
StopIteration

Porque "yield" retornará frequentemente "None", você deve verificar
sempre este caso. Não use apenas seu valor em expressões, a menos que
tenha certeza de que o método "send()" será o único método usado para
retomar a função do gerador.

In addition to "send()", there are two other methods on generators:

* "throw(value)" is used to raise an exception inside the generator;
  the exception is raised by the "yield" expression where the
  generator's execution is paused.

* "close()" raises a "GeneratorExit" exception inside the generator to
  terminate the iteration.  On receiving this exception, the
  generator's code must either raise "GeneratorExit" or
  "StopIteration"; catching the exception and doing anything else is
  illegal and will trigger a "RuntimeError".  "close()" will also be
  called by Python's garbage collector when the generator is garbage-
  collected.

  If you need to run cleanup code when a "GeneratorExit" occurs, I
  suggest using a "try: ... finally:" suite instead of catching
  "GeneratorExit".

The cumulative effect of these changes is to turn generators from one-
way producers of information into both producers and consumers.

Generators also become **coroutines**, a more generalized form of
subroutines. Subroutines are entered at one point and exited at
another point (the top of the function, and a "return" statement), but
coroutines can be entered, exited, and resumed at many different
points (the "yield" statements).


Funções embutidas
=================

Vamos ver com maiores detalhes as funções embutidas que são comunmente
usadas com iteradores.

Two of Python's built-in functions, "map()" and "filter()" duplicate
the features of generator expressions:

"map(f, iterA, iterB, ...)" returns an iterator over the sequence
   "f(iterA[0], iterB[0]), f(iterA[1], iterB[1]), f(iterA[2],
   iterB[2]), ...".

   >>> def upper(s):
   ...     return s.upper()

   >>> list(map(upper, ['sentence', 'fragment']))
   ['SENTENCE', 'FRAGMENT']
   >>> [upper(s) for s in ['sentence', 'fragment']]
   ['SENTENCE', 'FRAGMENT']

É claro que você pode alcançar o mesmo efeito com uma compreensão de
lista.

"filter(predicate, iter)" returns an iterator over all the sequence
elements that meet a certain condition, and is similarly duplicated by
list comprehensions.  A **predicate** is a function that returns the
truth value of some condition; for use with "filter()", the predicate
must take a single value.

>>> def is_even(x):
...     return (x % 2) == 0

>>> list(filter(is_even, range(10)))
[0, 2, 4, 6, 8]

isso também pode ser escrito como uma compreensão de lista:

>>> list(x for x in range(10) if is_even(x))
[0, 2, 4, 6, 8]

"enumerate(iter, start=0)" counts off the elements in the iterable
returning 2-tuples containing the count (from *start*) and each
element.

   >>> for item in enumerate(['subject', 'verb', 'object']):
   ...     print(item)
   (0, 'subject')
   (1, 'verb')
   (2, 'object')

"enumerate()" is often used when looping through a list and recording
the indexes at which certain conditions are met:

   f = open('data.txt', 'r')
   for i, line in enumerate(f):
       if line.strip() == '':
           print('Blank line at line #%i' % i)

"sorted(iterable, key=None, reverse=False)" collects all the elements
of the iterable into a list, sorts the list, and returns the sorted
result.  The *key* and *reverse* arguments are passed through to the
constructed list's "sort()" method.

   >>> import random
   >>> # Generate 8 random numbers between [0, 10000)
   >>> rand_list = random.sample(range(10000), 8)
   >>> rand_list  
   [769, 7953, 9828, 6431, 8442, 9878, 6213, 2207]
   >>> sorted(rand_list)  
   [769, 2207, 6213, 6431, 7953, 8442, 9828, 9878]
   >>> sorted(rand_list, reverse=True)  
   [9878, 9828, 8442, 7953, 6431, 6213, 2207, 769]

(For a more detailed discussion of sorting, see the HowTo -
Ordenação.)

The "any(iter)" and "all(iter)" built-ins look at the truth values of
an iterable's contents.  "any()" returns "True" if any element in the
iterable is a true value, and "all()" returns "True" if all of the
elements are true values:

>>> any([0, 1, 0])
True
>>> any([0, 0, 0])
False
>>> any([1, 1, 1])
True
>>> all([0, 1, 0])
False
>>> all([0, 0, 0])
False
>>> all([1, 1, 1])
True

"zip(iterA, iterB, ...)" takes one element from each iterable and
returns them in a tuple:

   zip(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
     ('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)

It doesn't construct an in-memory list and exhaust all the input
iterators before returning; instead tuples are constructed and
returned only if they're requested.  (The technical term for this
behaviour is lazy evaluation.)

This iterator is intended to be used with iterables that are all of
the same length.  If the iterables are of different lengths, the
resulting stream will be the same length as the shortest iterable.

   zip(['a', 'b'], (1, 2, 3)) =>
     ('a', 1), ('b', 2)

You should avoid doing this, though, because an element may be taken
from the longer iterators and discarded.  This means you can't go on
to use the iterators further because you risk skipping a discarded
element.


O módulo itertools
==================

The "itertools" module contains a number of commonly used iterators as
well as functions for combining several iterators.  This section will
introduce the module's contents by showing small examples.

The module's functions fall into a few broad classes:

* Funções que criam um novo iterador com base em um iterador
  existente.

* Funções para tratar os elementos de um iterador como argumentos de
  funções.

* Funções para selecionar partes da saída de um iterador.

* A function for grouping an iterator's output.


Criando novos iteradores
------------------------

"itertools.count(start, step)" returns an infinite stream of evenly
spaced values.  You can optionally supply the starting number, which
defaults to 0, and the interval between numbers, which defaults to 1:

   itertools.count() =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...
   itertools.count(10) =>
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...
   itertools.count(10, 5) =>
     10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, ...

"itertools.cycle(iter)" saves a copy of the contents of a provided
iterable and returns a new iterator that returns its elements from
first to last.  The new iterator will repeat these elements
infinitely.

   itertools.cycle([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ...

"itertools.repeat(elem, [n])" returns the provided element *n* times,
or returns the element endlessly if *n* is not provided.

   itertools.repeat('abc') =>
     abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, ...
   itertools.repeat('abc', 5) =>
     abc, abc, abc, abc, abc

"itertools.chain(iterA, iterB, ...)" takes an arbitrary number of
iterables as input, and returns all the elements of the first
iterator, then all the elements of the second, and so on, until all of
the iterables have been exhausted.

   itertools.chain(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
     a, b, c, 1, 2, 3

"itertools.islice(iter, [start], stop, [step])" returns a stream
that's a slice of the iterator.  With a single *stop* argument, it
will return the first *stop* elements.  If you supply a starting
index, you'll get *stop-start* elements, and if you supply a value for
*step*, elements will be skipped accordingly.  Unlike Python's string
and list slicing, you can't use negative values for *start*, *stop*,
or *step*.

   itertools.islice(range(10), 8) =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
   itertools.islice(range(10), 2, 8) =>
     2, 3, 4, 5, 6, 7
   itertools.islice(range(10), 2, 8, 2) =>
     2, 4, 6

"itertools.tee(iter, [n])" replicates an iterator; it returns *n*
independent iterators that will all return the contents of the source
iterator. If you don't supply a value for *n*, the default is 2.
Replicating iterators requires saving some of the contents of the
source iterator, so this can consume significant memory if the
iterator is large and one of the new iterators is consumed more than
the others.

   itertools.tee( itertools.count() ) =>
      iterA, iterB

   where iterA ->
      0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...

   and   iterB ->
      0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...


Calling functions on elements
-----------------------------

The "operator" module contains a set of functions corresponding to
Python's operators.  Some examples are "operator.add(a, b)" (adds two
values), "operator.ne(a, b)" (same as "a != b"), and
"operator.attrgetter('id')" (returns a callable that fetches the ".id"
attribute).

"itertools.starmap(func, iter)" assumes that the iterable will return
a stream of tuples, and calls *func* using these tuples as the
arguments:

   itertools.starmap(os.path.join,
                     [('/bin', 'python'), ('/usr', 'bin', 'java'),
                      ('/usr', 'bin', 'perl'), ('/usr', 'bin', 'ruby')])
   =>
     /bin/python, /usr/bin/java, /usr/bin/perl, /usr/bin/ruby


Selecionando elementos
----------------------

Another group of functions chooses a subset of an iterator's elements
based on a predicate.

"itertools.filterfalse(predicate, iter)" is the opposite of
"filter()", returning all elements for which the predicate returns
false:

   itertools.filterfalse(is_even, itertools.count()) =>
     1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, ...

"itertools.takewhile(predicate, iter)" returns elements for as long as
the predicate returns true.  Once the predicate returns false, the
iterator will signal the end of its results.

   def less_than_10(x):
       return x < 10

   itertools.takewhile(less_than_10, itertools.count()) =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

   itertools.takewhile(is_even, itertools.count()) =>
     0

"itertools.dropwhile(predicate, iter)" discards elements while the
predicate returns true, and then returns the rest of the iterable's
results.

   itertools.dropwhile(less_than_10, itertools.count()) =>
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...

   itertools.dropwhile(is_even, itertools.count()) =>
     1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...

"itertools.compress(data, selectors)" takes two iterators and returns
only those elements of *data* for which the corresponding element of
*selectors* is true, stopping whenever either one is exhausted:

   itertools.compress([1, 2, 3, 4, 5], [True, True, False, False, True]) =>
      1, 2, 5


Combinatoric functions
----------------------

The "itertools.combinations(iterable, r)" returns an iterator giving
all possible *r*-tuple combinations of the elements contained in
*iterable*.

   itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 4), (3, 5),
     (4, 5)

   itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 3) =>
     (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 5),
     (2, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 5),
     (3, 4, 5)

The elements within each tuple remain in the same order as *iterable*
returned them.  For example, the number 1 is always before 2, 3, 4, or
5 in the examples above.  A similar function,
"itertools.permutations(iterable, r=None)", removes this constraint on
the order, returning all possible arrangements of length *r*:

   itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 1), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 1), (3, 2), (3, 4), (3, 5),
     (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 5),
     (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4)

   itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     (1, 2, 3, 4, 5), (1, 2, 3, 5, 4), (1, 2, 4, 3, 5),
     ...
     (5, 4, 3, 2, 1)

If you don't supply a value for *r* the length of the iterable is
used, meaning that all the elements are permuted.

Note that these functions produce all of the possible combinations by
position and don't require that the contents of *iterable* are unique:

   itertools.permutations('aba', 3) =>
     ('a', 'b', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('b', 'a', 'a'),
     ('b', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'b', 'a')

The identical tuple "('a', 'a', 'b')" occurs twice, but the two 'a'
strings came from different positions.

The "itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)" function
relaxes a different constraint: elements can be repeated within a
single tuple.  Conceptually an element is selected for the first
position of each tuple and then is replaced before the second element
is selected.

   itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 3), (3, 4), (3, 5),
     (4, 4), (4, 5),
     (5, 5)


Agrupando elementos
-------------------

The last function I'll discuss, "itertools.groupby(iter,
key_func=None)", is the most complicated.  "key_func(elem)" is a
function that can compute a key value for each element returned by the
iterable.  If you don't supply a key function, the key is simply each
element itself.

"groupby()" collects all the consecutive elements from the underlying
iterable that have the same key value, and returns a stream of
2-tuples containing a key value and an iterator for the elements with
that key.

   city_list = [('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL'),
                ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK'),
                ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ'),
                ...
               ]

   def get_state(city_state):
       return city_state[1]

   itertools.groupby(city_list, get_state) =>
     ('AL', iterator-1),
     ('AK', iterator-2),
     ('AZ', iterator-3), ...

   where
   iterator-1 =>
     ('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL')
   iterator-2 =>
     ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK')
   iterator-3 =>
     ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ')

"groupby()" assumes that the underlying iterable's contents will
already be sorted based on the key.  Note that the returned iterators
also use the underlying iterable, so you have to consume the results
of iterator-1 before requesting iterator-2 and its corresponding key.


O módulo functools
==================

The "functools" module contains some higher-order functions. A
**higher-order function** takes one or more functions as input and
returns a new function.  The most useful tool in this module is the
"functools.partial()" function.

For programs written in a functional style, you'll sometimes want to
construct variants of existing functions that have some of the
parameters filled in. Consider a Python function "f(a, b, c)"; you may
wish to create a new function "g(b, c)" that's equivalent to "f(1, b,
c)"; you're filling in a value for one of "f()"'s parameters.  This is
called "partial function application".

The constructor for "partial()" takes the arguments "(function, arg1,
arg2, ..., kwarg1=value1, kwarg2=value2)".  The resulting object is
callable, so you can just call it to invoke "function" with the
filled-in arguments.

Aqui está um pequeno mas bem realístico exemplo:

   import functools

   def log(message, subsystem):
       """Write the contents of 'message' to the specified subsystem."""
       print('%s: %s' % (subsystem, message))
       ...

   server_log = functools.partial(log, subsystem='server')
   server_log('Unable to open socket')

"functools.reduce(func, iter, [initial_value])" cumulatively performs
an operation on all the iterable's elements and, therefore, can't be
applied to infinite iterables. *func* must be a function that takes
two elements and returns a single value.  "functools.reduce()" takes
the first two elements A and B returned by the iterator and calculates
"func(A, B)".  It then requests the third element, C, calculates
"func(func(A, B), C)", combines this result with the fourth element
returned, and continues until the iterable is exhausted.  If the
iterable returns no values at all, a "TypeError" exception is raised.
If the initial value is supplied, it's used as a starting point and
"func(initial_value, A)" is the first calculation.

   >>> import operator, functools
   >>> functools.reduce(operator.concat, ['A', 'BB', 'C'])
   'ABBC'
   >>> functools.reduce(operator.concat, [])
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value
   >>> functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)
   6
   >>> functools.reduce(operator.mul, [], 1)
   1

If you use "operator.add()" with "functools.reduce()", you'll add up
all the elements of the iterable.  This case is so common that there's
a special built-in called "sum()" to compute it:

>>> import functools, operator
>>> functools.reduce(operator.add, [1, 2, 3, 4], 0)
10
>>> sum([1, 2, 3, 4])
10
>>> sum([])
0

For many uses of "functools.reduce()", though, it can be clearer to
just write the obvious "for" loop:

   import functools
   # Instead of:
   product = functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)

   # You can write:
   product = 1
   for i in [1, 2, 3]:
       product *= i

A related function is "itertools.accumulate(iterable,
func=operator.add)".  It performs the same calculation, but instead of
returning only the final result, "accumulate()" returns an iterator
that also yields each partial result:

   itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     1, 3, 6, 10, 15

   itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5], operator.mul) =>
     1, 2, 6, 24, 120


O módulo operator
-----------------

The "operator" module was mentioned earlier.  It contains a set of
functions corresponding to Python's operators.  These functions are
often useful in functional-style code because they save you from
writing trivial functions that perform a single operation.

Algumas funcionalidades desse módulo são:

* Math operations: "add()", "sub()", "mul()", "floordiv()", "abs()",
  ...

* Logical operations: "not_()", "truth()".

* Bitwise operations: "and_()", "or_()", "invert()".

* Comparisons: "eq()", "ne()", "lt()", "le()", "gt()", and "ge()".

* Object identity: "is_()", "is_not()".

Consult the operator module's documentation for a complete list.


Pequenas funções e as expressões lambda
=======================================

When writing functional-style programs, you'll often need little
functions that act as predicates or that combine elements in some way.

If there's a Python built-in or a module function that's suitable, you
don't need to define a new function at all:

   stripped_lines = [line.strip() for line in lines]
   existing_files = filter(os.path.exists, file_list)

If the function you need doesn't exist, you need to write it.  One way
to write small functions is to use the "lambda" expression.  "lambda"
takes a number of parameters and an expression combining these
parameters, and creates an anonymous function that returns the value
of the expression:

   adder = lambda x, y: x+y

   print_assign = lambda name, value: name + '=' + str(value)

An alternative is to just use the "def" statement and define a
function in the usual way:

   def adder(x, y):
       return x + y

   def print_assign(name, value):
       return name + '=' + str(value)

Which alternative is preferable?  That's a style question; my usual
course is to avoid using "lambda".

Um dos motivos da minha preferência é que "lambda" é bastante limitado
nas funções que pode definir. O resultado deve ser computável como uma
única expressão, o que significa que você não pode ter comparações
multi-canais "if ... elif ... else" ou "try ... except". Se você
tentar fazer muito em uma declaração "lambda", você acabará com uma
expressão excessivamente complicada que é difícil de ler. Rápido, o
que o seguinte código está fazendo?

   import functools
   total = functools.reduce(lambda a, b: (0, a[1] + b[1]), items)[1]

Você pode descobrir isso, mas leva tempo para desenredar a expressão
para descobrir o que está acontecendo. Usar uma breve instrução de
"def" aninhada torna as coisas um pouco melhor:

   import functools
   def combine(a, b):
       return 0, a[1] + b[1]

   total = functools.reduce(combine, items)[1]

Mas seria o melhor de tudo se eu tivesse usado simplesmente um bucle
"for":

   total = 0
   for a, b in items:
       total += b

Ou o "sum()" embutida e uma expressão do gerador:

   total = sum(b for a, b in items)

Muitas utilizações de "functools.reduce()" são mais claras quando
escritas como loops "for".

Fredrik Lundh sugeriu uma vez o seguinte conjunto de regras para
refatoração de usos de "lambda":

1. Escrever uma função lambda.

2. Escreva um comentário explicando o que o lambda faz.

3. Estude o comentário por um tempo e pense em um nome que capture a
   essência do comentário.

4. Converta a lambda para uma declaração de definição, usando esse
   nome.

5. Remover o comentário.

Eu realmente gosto dessas regras, mas você está livre para discordar
sobre se esse estilo sem lambda é melhor.


Histórico de Revisão e Reconhecimentos
======================================

O autor agradece as seguintes pessoas por oferecer sugestões,
correções e assistência com vários rascunhos deste artigo: Ian
Bicking, Nick Coghlan, Nick Efford, Raymond Hettinger, Jim Jewett,
Mike Krell, Leandro Lameiro, Jussi Salmela, Collin Winter, Blake
Winton.

Versão 0.1: publicado em 30 de junho de 2006.

Versão 0.11: publicado em 1º de julho de 2006. Correções de erros de
escrita.

Versão 0.2: publicado em 10 de julho de 2006. Incorporou as seções
genexp e listcomp em uma. Correções de erros de escrita.

Versão 0.21: adicionou mais referências sugeridas na lista de
correspondência do tutor.

Versão 0.30: Adiciona uma seção no módulo "functional" escrito por
Collin Winter; Adiciona seção curta no módulo do operador; Algumas
outras edições.


Referências
===========


Geral
-----

**Structure and Interpretation of Computer Programs**, by Harold
Abelson and Gerald Jay Sussman with Julie Sussman.  The book can be
found at https://mitpress.mit.edu/sicp.  In this classic textbook of
computer science, chapters 2 and 3 discuss the use of sequences and
streams to organize the data flow inside a program.  The book uses
Scheme for its examples, but many of the design approaches described
in these chapters are applicable to functional-style Python code.

https://www.defmacro.org/ramblings/fp.html: A general introduction to
functional programming that uses Java examples and has a lengthy
historical introduction.

https://pt.wikipedia.org/wiki/Programação_funcional: Informação geral
do Wikipédia para descrever programação funcional.

https://pt.wikipedia.org/wiki/Corrotina: Entrada para corrotinas.

https://pt.wikipedia.org/wiki/Currying: Entrada para o conceito de
currying.


Python-specific
---------------

https://gnosis.cx/TPiP/: The first chapter of David Mertz's book *Text
Processing in Python* discusses functional programming for text
processing, in the section titled "Utilizing Higher-Order Functions in
Text Processing".

Mertz also wrote a 3-part series of articles on functional programming
for IBM's DeveloperWorks site; see part 1, part 2, and part 3,


Documentação do Python
----------------------

Documentação para o módulo "itertools".

Documentation for the "functools" module.

Documentação para o módulo "operator".

**PEP 289**: "Gerador de Expressões"

**PEP 342**: "Coroutines via Enhanced Generators" descreve os novos
recursos do gerador no Python 2.5.
