Python之——函数式编程

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1、lambda()函数

f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x) = x + 2
g = lambda x, y : x + y #定义函数g(x, y) = x + y

2、map()函数

假设有一个列表a = [1,2,3], 要给列表中的每个元素都加2得到一个新列表，利用列表解析，我们可以这样写：

b = [i + 2 for i in a]利用map函数我们可以这样写：

b = map(lambda x : x + 2, a)
b = list(b) #结果是[3, 4, 5]

注意：在3.x需要b=list(b)这一步，在2.x不需要这一步，原因是在3.x中，map函数仅仅是创建一个带运行的命令容器，只有其他函数调用它的时候才返回结果。
也就是说，我们首先定义一个函数，然后利用map命令将函数逐一应用到(map)列表中的每个元素，最后返回一个数组。map()命令也接受多参数的函数，如
map(lambda x,y : x * y, a, b)
表示将a、b两个列表的元素对应相乘，把结果返回给新列表。
有了列表解析，为什么还要有map函数呢？虽然列表解析代码简单，但是本质上还是for循环，而Python的for命令执行效率并不高，map函数实现了相同的功能，并且效率更高，原则上来讲，它的循环命令相当于C语言。

3、reduce()函数

reduce()函数有点像map()函数，但map()函数用于逐一遍历，而reduce()函数用于递归计算。比如：计算n的阶乘：

reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))注意：在2.x中，上述命令可以直接运行，在3.x中，reduce函数已经被移出了全局命名空间，它被置于fuctools库中，如需使用，则要通过from fuctools import reduce引入reduce
其中，range(1, n+1)相当于给出了一个列表，元素是1~n这n个整数。lambda x,y : x * y 构造了一个二元函数，返回两个参数的乘积。reduce命令首先将列表的前两个元素作为函数的参数进行运算，然后将运算的结果与第三个数字作为函数的参数，然后再将运算结果与第四个数字作为函数的参数....依次类推，知道列表结束，返回最终的结果。
如果用循环命令，那就要写成：
s = 1
for i in range(1, n+1):
s = s * i

4、filter()函数

filter是一个过滤器，用来筛选出列表中符合条件的元素，比如：

b = filter(lambda x : x > 5 and x < 8, range(10))
b = list(b) #结果是[6, 7]

在3.x需要b = list(b) 这一步，在2.x不需要这一步,理由同map
使用filter()函数首先需要一个返回值为bool型的函数，如上述的lambda x:x > 5 and x < 8 定义了一个函数，判断x是否大于5并且小于8，然后将这个函数作用到range(10)的每一个元素中，如果为True,则“挑出”那个元素，最后将满足条件的所有元素组成一个列表返回。
当然，上述filter语句，可以用列表解析写为：

b = [i for i in range(10) if i > 5 and  i < 8]

它并不比filter语句复杂。但是要注意，我们使用map()、reduce()、或filter(),最终的目的是兼顾简洁和效率，因为map()、reduce()或filter()的循环速度比Python内置的for或while循环要快得多。