1.函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
2.
变量可以指向函数
>>> f = abs >>> f
3.
函数名也是变量
>>> abs = 10 >>> abs(-10) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'int' object is not callable
注：由于abs函数实际上是定义在import builtins模块中的，所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效，要用import builtins; builtins.abs = 10。
4.
既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
5.map()
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
6.实例
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
现在，我们用Python代码实现：
>>> def f(x):... return x * x ...>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
7.实例
把这个list所有数字转为字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
8.reduce()
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
9.实例
比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
10.实例
整理成一个str2int的函数就是：
from functools import reduce
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
可以直接使用int()将str转换为对应的int数值
11.lambda
from functools import reducedef char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6,
'7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
lambda的作用，就是替代函数。如上所示，lambda x, y: x*10+y表示的是
def f(x, y) return x*10+y
12.实例
利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- def normalize(name): return name.capitalize() L1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] L2 = list(map(normalize, L1)) print(L2)
13.实例
Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：
#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def prod(L):
return reduce(lambda x,y:x*y, L)
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
结果：
3 * 5 * 7 * 9 = 945
14.实例
利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def str2num(s):
return {'0':0, '1':1, '2':2, '3':3, '4':4, '5':5, '6':6, '7':7, '8':8, '9':9}[s]
def str2float(s):
pp = s.index('.')
ss = s[:pp]+s[pp+1:]
result = reduce(lambda x,y:x*10+y, map(str2num, ss))
return result/(10**len(s[pp+1:]))
print('str2float(\'123.456\')=', str2float('123.456'))
结果：
str2float('123.456')=123.456
15.filter
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，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。
16.
如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15]
17.
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s): return s and s.strip() list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])) # 结果: ['A', 'B', 'C']
s.strip()删除字符串起始和结尾的空格
18.注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
19.实例-计算素数
计算素数的一个方法是埃氏筛法，它的算法理解起来非常简单：
首先，列出从2开始的所有自然数，构造一个序列：
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
取序列的第一个数2，它一定是素数，然后用2把序列的2的倍数筛掉：
3,4, 5,6, 7,8, 9,10, 11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, ...
取新序列的第一个数3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：
5,6, 7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...
取新序列的第一个数5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：
7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...
不断筛下去，就可以得到所有的素数。
用Python来实现这个算法，可以先构造一个从3开始的奇数序列：
def _odd_iter(): n = 1 while True: n = n + 2 yield n
注意这是一个生成器，并且是一个无限序列。
然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n): return lambda x: x % n > 0
最后，定义一个生成器，不断返回下一个素数：
def primes(): yield 2 it = _odd_iter() # 初始序列 while True: n = next(it) # 返回序列的第一个数 yield n it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
这个生成器先返回第一个素数2，然后，利用filter()不断产生筛选后的新的序列。
由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：
# 打印1000以内的素数:for n in primes(): if n < 1000: print(n) else: break
注意到Iterator是惰性计算的序列，所以我们可以用Python表示“全体自然数”，“全体素数”这样的序列，而代码非常简洁。
20.回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()滤掉非回数
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- def is_palindrome(n): s = str(n) begin=0 end=len(s)-1 num=len(s)//2 while begin<=num: if s[begin]!=s[end]: return False else: begin=begin+1 end=end-1 return True def test(n): return n==int(str(n)[::-1]) output=filter(is_palindrome, range(1, 1000)) print(output) output1=filter(test, range(1, 1000)) print(output1)
21.sorted()
(1)Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36]
(2)此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
(3)
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
(4)
实现忽略大小写的排序：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
(5)
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
(6)
假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩：
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
请用sorted()对上述列表分别按名字排序：
再按成绩从高到低排序：
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- def by_name(t): return t[0] def by_score(t): return t[1] L2 = sorted(L, key=by_name) L3 = sorted(L, key=by_score) print(L2) print(L3)