python 中的函数式编程

说实话，函数式编程没有接触过的，听过很多次。所以就从python的概念开始接触吧！

if语句的一种替换：

if <cond1>:
func1()
elif <cond2>:
func2()
else:
func3()上面是原始的条件判断语句，针对不同的条件做不同的操作。用函数式来写就是：

(<cond1> and func1()) or (<cond2> and func2()) or func3()lambda 表达式的使用

lambda 的概念原来在C#中接触过，以我的理解就是匿名函数。在python的帮助中定义如下：An anonymous inline function consisting of a single expression which is evaluated when the function is called. The syntax to create a lambda function is lambda [arguments]: expression 。lambda主要用来写一些小函数。例如

def lowercase(x):
return x.lower()
可以写成

lowercase = lambda x: x.lower() def adder(x,y):
return x + y
可以写成

adder=lambda x,y:x+y常用的map(),

reduce

()和

filter

（）

map()

对指定列表中每个对应的项执行传递的函数，并返回结果列表。相当于： for item in container : func(item)

a="abcdefg"
map(lambda x:ord(x),a)其结果是：[97, 98, 99, 100, 101, 102, 103]

reduce()

对每个后续项执行传递的函数，返回的是最终结果的内部累加；例如

reduce(lambda n,m:n*m, range(1,10))

意味着“10 的阶乘”（换句话说，用每一项乘上前一次相乘的乘积）

filter()

使用传递的函数对列表中的每一项“求值”，然后返回经过甄别的，通过了传递函数测试的项的列表。 我们在map的例子基础上执行如下代码：

filter(lambda x:ord(x)%2==0 ,a)结果是：'bdf ‘

函数循环
标准的for item in container可以用map函数来进行。如果我们要做一连串的函数调用，先调用func1，再 func2,func3，用map来实现的过程如下：

tmpFunc=lambda x: x()
map(tmpFunc,[func1,func2,func3])这样可以实现一串函数的连续调用，但是如何来传递参数，还是有待继续研究的。

while循环可以使用if语句的函数式来进行模拟。

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最后， 函数式编程的优点：绝大部分程序错误 -- 和促使程序员求助于调试来解决的问题 -- 之所以会发生，是因为在程序执行过程期间，变量包含了意外的值。函数程序只不过根本就不为变量分配值，从而避免了这一特殊问题。