Python函数：函数式编程和lambda表达式

Python的函数式编程是一种编程范式，它强调利用函数和函数调用来进行计算，它是一种很古老的编程风格，受到了lambda演算和组合函数的启发而出现。函数是指明确地传递数据的过程，这样像函数的程序使得代码更加模块化、简洁，以及易于读取。

Python的函数式编程中，最大的亮点就是函数可以当做参数传递给其他函数，还可以当做返回值，这就使得所有程序模块的封装性大大增强。函数式编程通常目的在于减少可变状态的使用，来避免并发访问的问题。Python中常用的函数式编程工具有高阶函数和lambda表达式。

Lambda表达式也叫匿名函数，是Python中的一种函数形式，它是一种便捷的方式来定义简单的、短小的函数。Lambda表达式没有名称，因此又称为匿名函数。Lambda表达式通常用于只需要一次性使用的函数，而且使用lambda表达式可以在不创建函数的情况下直接传递函数作为参数，这使得映射、过滤、排序等函数式代码更加简单。

Lambda表达式通常有一下形式：

lambda arguments: expression

在这里，arguments是参数，expression是返回值。Lambda表达式中的expression只能有一个，而且仅能执行一次。实例代码如下：

f = lambda x, y: x + y
f(2, 3) #5

高阶函数指的是那些可以接收其他函数作为参数，或是将函数作为返回值的函数。高阶函数是基于函数式编程的主要构件，也是Python中最常用的函数式编程手段之一。

Python提供了一些非常有用的内置高阶函数，如map、filter、reduce等。这些内置函数可以帮助我们完成许多日常的编程任务。它们通常与lambda表达式搭配使用，以简化代码。下面是一些例子：

lst = [1,2,3,4,5]
squares = map(lambda x: x**2, lst) #[1, 4, 9, 16, 25]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst) #[2, 4]
sum_of_numbers = reduce(lambda x, y: x + y, lst) #15

map函数是Python中内置的高阶函数之一，它可以将一个序列的每个元素通过lambda函数进行映射。filter函数是另外一个内置高阶函数，二者有相似之处，filter函数用于过滤序列中的元素，只留下符合条件的元素。对于reduce函数，只需要知道它的作用是通过将一个序列的所有元素按照lambda函数的方法相继进行累积，最后得到一个单一的结果。

总结一下，Python的函数式编程利用了高阶函数和lambda表达式，来建立有穷的状态监管体系。它可以提高可读性、扩展性和复用性，是提高Python编程效率的高端技术之一。许多像map、filter、reduce这样的内置的高阶函数可以大大简化我们的程序，同时lambda表达式可以在不创建函数名称的情况下创建短小的匿名函数，非常方便。但是，限于篇幅，我们并没有详细讨论函数式编程的其他方面，只是介绍了简单的概念和用法。