Python函数式编程-Map、Reduce、Filter、Lambda详解
函数式编程是一种高级编程范式，它强调使用纯函数进行编程，而避免使用带有副作用的过程式代码。Python 作为一门支持面向对象编程和函数式编程的语言，提供了丰富的函数式编程工具。本文将详细介绍 Python 中的函数式编程工具，包括 map、reduce、filter、lambda 等。
一、Map
Map 是 Python 内置的高阶函数，它可以将一个函数应用于一个序列中的每个元素，并将结果存储在一个新序列中。
map(function, iterable, ...)
# function:将被应用于 iterable 中的每个元素的函数。
# iterable:一个或多个序列。
例如，我们可以使用 map 函数将一个列表中的每个元素都转换为其平方：
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
square_list = list(map(lambda x: x*x, num_list))
print(square_list)
# 输出: [1, 4, 9, 16, 25]
二、Reduce
Reduce 是 Python 内置的高阶函数，它将一个函数应用于序列的每个元素，并返回一个单一的结果。
reduce(function, iterable[, initializer])
# function:将被应用于 iterable 元素的函数。
# iterable:序列。
# initializer:指定第一次调用 function 时传递给函数的参数。
例如，我们可以使用 reduce 计算一个整数列表中的和：
from functools import reduce
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = reduce(lambda x, y: x + y, num_list)
print(sum)
# 输出: 15
如果使用了 initializer 参数，则首先将它传递给 reduce 函数中的 function，然后将其结果与列表中的第一个元素进行比较并计算。
以下是一个示例，演示如何使用 initializer 生成斐波那契数列：
from functools import reduce
fibonacci = reduce(lambda x, _: x + [x[-1] + x[-2]], range(10), [0, 1])
print(fibonacci)
# 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
三、Filter
Filter 是 Python 内置的高阶函数，它接受一个函数和一个序列，并返回一个新的序列，其中包含序列中所有返回为 True 的元素。
filter(function, iterable)
# function:一个用于筛选 iterable 中元素的函数。
# iterable:序列。
例如，我们可以使用 filter 来筛选一个列表中的所有奇数：
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
odd_list = list(filter(lambda x: x % 2 == 1, num_list))
print(odd_list)
# 输出: [1, 3, 5]
四、Lambda
Lambda 是 Python 中的匿名函数，它允许我们在不声明函数名称的情况下定义函数。
以下是一个示例，演示如何使用 lambda 定义一个具有离散差分的函数：
delta = lambda x, y: y - x
print(delta(5, 10))
# 输出: 5
Lambda 函数通常用于函数式编程中的映射、筛选和归约等操作。例如，我们可以将上面的示例与 map 函数结合使用，以计算列表中相邻元素之间的差异：
num_list = [1, 3, 6, 10, 15]
diff_list = list(map(lambda x: delta(x[0], x[1]), zip(num_list, num_list[1:])))
print(diff_list)
# 输出: [2, 3, 4, 5]
结论
Python中的函数式编程工具提供了灵活、强大和简洁的方式来对序列执行映射、过滤、归约等操作。这些工具不仅可以使代码简短易懂，而且具有通用性和可重用性。因此，在进行函数式编程时，这些工具是不可或缺的。