都应该了解的Python函数式编程

“ 函数式编程（Functional Programming）或者函数程序设计，是一种编程范型。”

它将计算机运算视为数学上的函数运算，并且避免使用程序状态以及变量对象。

以上只是简单的函数式编程的概念，只需简单了解即可。

在Python中，函数式编程主要由几个函数的使用构成：lambda(), map(), reduce(), filter()等。

01.lambda函数

lambda函数，又成为匿名函数。lambda函数只能有一个表达式，而不需要写return来返回函数的值。当然，匿名函数也是一个函数对象，同样可以把匿名函数赋值给一个变量。

也可以把匿名函数作为返回值来返回

可以看出，变量f就是一个lambda函数类型，需要使用f()来调用该函数。

02.map函数

map函数接收两个参数，一个是函数，一个是Interable（可迭代序列），map函数依次将函数作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Interable返回。

看一个例子：

一个简单的列表解析，把列表a的每个元素都加2，用map函数可以写为：

由于map函数返回的是一个惰性序列，需要通过list()等函数来调用它。

虽然上面的代码看起来比直接写for循环要复杂，但是当数据量很大的情况下，Python的for效率就不是很高了，而map的效率是可以接近C语言的。同时代码也简洁很多，简直装X神器

另一个小例子，把列表中的元素转换为字符串，一条命令

03.reduce函数

它和map有些像，不过map是用于逐一遍历，而reduce函数是用来递归计算的。

一个简单的序列求和

对列表a的各个元素依次求和，再看一个自制的int()函数的例子

这是Python内置函数int的用法

我们通过reduce和map函数也可以实现如下

先用map函数来遍历23465这个字符串列表，然后通过reduce函数递归应用列表每个元素到lambda函数。

04. filter函数

它同样接收一个函数和一个序列，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

使用这些函数，不仅可以让我们的代码更加简洁，同时在大数据量或者计算密集时，能够大大提高效率。

当然，这也和在linux新手面前使用VI命令行一样，都是居家旅行，装X神器呀

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