Python函数式编程中的10个精华
Python是一种多范式编程语言，它允许我们使用不同的编程风格来解决问题。其中之一就是函数式编程（FP），这是一种跟命令式（Imperative）编程相反的风格。在Python中，可以使用一些内置的函数和模块来支持函数式编程。本文将介绍10个Python函数式编程的精华。
1. lambda函数
lambda函数是FP中最重要的组成部分之一。它是一个匿名函数，没有函数名，通常只会被使用一次。lambda函数通过简洁的语法来表示函数，并且可以作为另一个函数的参数。lambda函数的语法如下：
lambda argument: expression
其中argument是一个或多个参数，expression是一个Python表达式。例如：
f = lambda x: x**2
这个lambda函数会接收一个参数x，然后返回x的平方。我们可以使用这个函数来计算任何数字的平方。
2. map函数
map函数是Python中FP和迭代器模式的重要函数之一。它接收两个参数：参数1是一个函数，参数2是任意可迭代的对象（例如列表、元组等）。map函数会将传入的每个元素传递到函数中，然后返回一个新的列表，其中包含函数返回的结果。例如：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x**2
new_list = list(map(f, my_list))
print(new_list)
这个程序将创建一个包含1到5的列表，然后使用lambda函数来计算每个元素的平方。map函数将每个元素传递给这个函数，然后返回一个列表，其中包含结果[1, 4, 9, 16, 25]。
3. filter函数
filter函数也是FP中的重要函数。它接收两个参数：参数1是一个函数，参数2是任意可迭代的对象。filter函数会遍历传入的每个元素，然后返回一个新的列表，其中包含函数返回True的元素。例如：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x % 2 == 0
new_list = list(filter(f, my_list))
print(new_list)
这个程序将创建一个包含1到5的列表，然后使用lambda函数来判断每个元素是否是偶数。filter函数将每个元素传递给这个函数，然后返回一个列表，其中包含偶数[2, 4]。
4. functools.reduce函数
functools.reduce函数是Python 2中的内置函数，在Python 3中，需要从functools模块中导入。它接收两个参数：参数1是一个函数，参数2是任意可迭代的对象。reduce函数会使用函数对传入的元素进行迭代，然后返回单个结果。例如：
from functools import reduce
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x, y: x * y
product = reduce(f, my_list)
print(product)
这个程序将创建一个包含1到5的列表，然后使用lambda函数来计算所有元素的乘积。reduce函数会使用这个函数对列表中的元素进行迭代，并返回这些元素的乘积120。
5. itertools模块
itertools模块包含了多个用于FP的函数和迭代器。其中一些函数是迭代器，可以使用for循环来遍历它们返回的值，例如：
from itertools import count
for i in count(10):
print(i)
if i > 20:
break;
这个程序创建一个从10开始的计数器迭代器，并使用for循环遍历每个值。当i大于20时，循环终止。
另外一些函数会返回新的迭代器，例如：
from itertools import takewhile
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x < 4
new_list = list(takewhile(f, my_list))
print(new_list)
这个程序创建一个列表[1, 2, 3, 4, 5]，然后使用lambda函数来确定哪些元素应该被包含在新列表中（小于4的元素）。takewhile函数将迭代到遇到 个不符合条件的元素为止，然后返回包含之前所有元素的新列表[1, 2, 3]。
6. operator模块
operator模块包含多个用于处理数据的函数。其中一些函数可以与map、filter和reduce等函数一起使用，例如：
import operator
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
f = operator.add
new_list = list(map(lambda x: f(x, 2), my_list))
print(new_list)
这个程序创建一个包含1到5的列表，然后使用operator模块中的函数来将所有元素加2。map函数将每个元素传递给lambda函数，然后使用operator.add函数与2相加。结果是一个新的列表[3, 4, 5, 6, 7]。
7. currying
在FP中，currying是一种技术，可以将具有多个参数的函数转换为一个接受单个参数的函数序列。例如，下面的函数接收两个参数：
def f(x, y):
return x + y
我们可以使用currying将其转换为一个接受单个参数的函数序列。这里将使用Python中的lambda函数来实现：
f = lambda x: (lambda y: x + y)
add_2 = f(2)
print(add_2(3)) # 输出5
这个程序将函数f转换为一个接受单个参数的函数序列。也就是说，我们可以使用这种序列来实现相同的结果，例如：
add_2 = f(2)
print(add_2(3)) # 输出5
8. 高阶函数
在FP中，高阶函数是指接受一个或多个函数作为参数并返回函数的函数。例如，Python中的sorted函数就是一个高阶函数：
my_list = [3, 7, 1, 9, 4]
new_list = sorted(my_list)
print(new_list)
在这个例子中，我们使用Python中的sorted函数对列表进行排序。该函数接受一个函数用于比较元素，然后返回一个新的列表[1, 3, 4, 7, 9]。
9. 装饰器
在Python中，装饰器是一种语法糖，它允许我们更轻松地编写高阶函数。一个简单的装饰器可以使用lambda函数来实现：
def my_decorator(f):
return lambda x: f(x) * 2
@my_decorator
def my_function(x):
return x + 1
print(my_function(2))
这个程序将创建一个装饰器my_decorator，它将传入的函数乘以2并返回结果。然后我们定义了一个简单的函数my_function，它返回输入的值加1。最后，我们将这个函数标记为使用了my_decorator装饰器。结果是5（（2+1）*2）。
10. list comprehension
list comprehension是Python中的一种快捷方式，可以使用简洁的语法来创建新的列表。例如，我们可以使用列表推导式来计算1到100内所有偶数的平方：
new_list = [x**2 for x in range(1, 101) if x % 2 == 0]
print(new_list)
这个程序使用列表推导式来计算1到100内所有偶数的平方。结果是[4, 16, 36, 64, 100, 144, 196, 256, 324, 400, 484, 576, 676, 784, 900, 1024, 1156, 1296