python函数式编程大全，简洁代码的艺术-编程知识

python函数式编程大全，简洁代码的艺术

news/2025/3/16 19:41:06/文章来源:https://www.cnblogs.com/yoyoliwu/p/18775478

函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免使用可变数据结构和状态改变。在 Python 中，虽然它不是一种纯函数式编程语言，但提供了许多支持函数式编程的特性，使得我们可以用函数式编程的思想来编写代码。

以下是 Python 中函数式编程的一些核心概念和常用工具：

1. 不可变数据

函数式编程强调不可变性，即数据一旦创建，就不能被修改。Python 中的不可变数据类型包括：

数字（如 int、float）
字符串（str）
元组（tuple）

例如：

a = (1, 2, 3)
# a[0] = 10  # 这会报错，因为元组是不可变的

2. 纯函数

纯函数是指没有副作用的函数，即它的输出只依赖于输入参数，不会修改外部状态。例如：

def add(a, b):return a + b

这个函数不会修改任何外部变量，也不会产生任何副作用。

3. 高阶函数

高阶函数是指可以接受函数作为参数，或者返回函数的函数。Python 中的 map()、filter() 和 reduce() 是典型的高阶函数。

`map()`

map() 函数接受一个函数和一个可迭代对象，将函数应用于可迭代对象的每个元素，并返回一个新的可迭代对象。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

`filter()`

filter() 函数接受一个布尔函数和一个可迭代对象，返回一个新可迭代对象，其中包含满足布尔函数条件的元素。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers))  # 输出: [2, 4]

`reduce()`

reduce() 函数位于 functools 模块中，它接受一个二元函数和一个可迭代对象，将可迭代对象的元素依次应用到函数中，最终返回一个值。

from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # 输出: 120

4. 匿名函数（Lambda）

匿名函数是一种没有名字的函数，通常用于简单的函数定义。在 Python 中，匿名函数使用 lambda 关键字定义。例如：

double = lambda x: x * 2
print(double(5))  # 输出: 10

5. 递归

递归是函数式编程中常用的技术，函数调用自身来解决问题。Python 支持递归，但需要注意 Python 的递归深度限制（默认为 1000）。例如：

def factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n - 1)print(factorial(5))  # 输出: 120

6. 列表推导式和生成器表达式

虽然这些不是函数式编程的专有特性，但它们可以以函数式编程的方式简化代码。例如：

# 列表推导式
squared = [x ** 2 for x in range(10)]
print(squared)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]# 生成器表达式
squared_gen = (x ** 2 for x in range(10))
print(list(squared_gen))  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]