Python：Python3进阶 函数式编程

Python函数式编程详解：从Lambda到生成器，让你的代码更简洁高效！

引言
在Python开发中，函数式编程（Functional Programming）是一种强大的编程范式，能够让你的代码更简洁、更易维护。与传统的命令式编程不同，函数式编程通过声明式的代码风格，避免了复杂的循环和状态管理。本文将深入讲解Python函数式编程的核心概念，包括Lambda表达式、map/filter、生成器、装饰器等，并通过大量代码示例帮助你快速上手！

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一、函数式编程是什么？

函数式编程（Functional Programming，简称 FP） 是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，强调使用纯函数来构建程序。

函数式编程的核心是将计算视为数学函数的组合，强调以下几点：

• 纯函数：相同输入必定得到相同输出，无副作用（如不修改全局变量）。
• 不可变数据：避免直接修改数据，而是生成新的数据副本。
• 高阶函数：函数可以作为参数传递，或作为返回值。

为什么用函数式编程？

• 代码简洁，减少循环和临时变量。
• 易于并行化处理（因无共享状态）。
• 适合处理数据流和异步任务。

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二、Lambda表达式：匿名函数的利器

Lambda 表达式，也称为匿名函数，是一种没有名称的小型函数。它允许在需要函数对象的地方快速定义简单的函数，通常用于一次性使用的简单逻辑。

Lambda 表达式的语法格式为：|ambda 参数列表: 表达式，其中参数列表可以是一个或多个参数，表达式用于计算函数的返回值。

适用场景：临时函数、简化代码。

# 示例1：两数相加
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))  # 输出 8

# 示例2：排序列表中的元组
points = [(1, 2), (3, 1), (5, 4)]
points.sort(key=lambda p: p[1])  # 按第二个元素排序 → [(3,1), (1,2), (5,4)]

注意：Lambda仅支持单行表达式，复杂逻辑需用def定义函数。

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三、map和filter：数据处理的黄金组合

1. map(func, iterable)

map函数是一个高阶函数，它接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，并将函数应用于可迭代对象的每个元素，返回一个新的迭代器，包含应用函数后的结果。

将函数应用到可迭代对象的每个元素，返回一个迭代器。

# 示例：将列表中的每个元素平方
nums = [1, 2, 3, 4]
squared =