Python-函数式编程

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高阶函数：一个函数可以接收另外一个函数作为参数
比如
def add(x,y,f):
   return f(x)+f(y)

add(-10,2,abs)
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map函数： map函数接受两个参数，第一个参数是函数本身，第二个参数是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并将结果作为序列返回

def f（x）：
   return x*x
map（f，[1，2，3]）
结果：[1，4，9]

reduce函数：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)

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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filter函数： 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，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。 例如，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]

sorted（）函数可以就list进行排序
sorted（[36，1，-5，2]）
result is [-5，1，2，36]
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]
key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序

匿名函数：
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。 在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x*x时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
    return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

装饰器：装饰器其实就是一个函数
@dec