Python函数式编程：高阶函数与map/reduce应用

本文档是一篇关于Python学习笔记的函数式编程部分，主要讲解了2020年3月10日的内容，涵盖了许多核心概念和技术。首先，文章介绍了函数式编程的概念，它是编程的一种高级范式，强调函数作为基本单元，函数的纯度（即没有副作用，输入确定则输出确定）是其显著特征。尽管Python不是纯函数式编程语言，但它支持部分函数式编程特性。 高阶函数是Python中重要的函数式编程概念，它允许函数作为参数传递给其他函数，或者作为返回值返回。例如，`def add(x, y, f): return f(x) + f(y)`就是一个高阶函数，它接受一个函数`f`作为第三个参数并进行操作。文中提到，Python中的函数名本质上是可变的，它们可以指向函数，但不建议像`abs=10`那样滥用。 `map()`和`reduce()`是Python中常用的函数式编程工具： 1. `map()`函数接受一个函数和一个可迭代对象，如列表，将函数应用于每个元素并返回一个新的迭代器。例如，`list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))`会计算列表中每个元素的平方。 2. `reduce()`函数则是对可迭代对象中的元素应用累积函数，通常用于求和、乘积等操作。然而，在Python 3中，`reduce()`已不再内建，需要通过`functools`模块导入并自定义。 文章还提到了其他主题，如使用`filter()`函数筛选素数，以及对排序算法`sorted()`的介绍。此外，还有关于返回函数、闭包、匿名函数以及装饰器的讲解，这些都是函数式编程中的重要概念。 最后，文档概述了函数式编程的小结，强调了这种编程范式的核心理念——函数的组合和递归，以及Python如何在其语法和库中支持这些特性。通过学习这些内容，读者能够更好地理解和运用函数式编程技巧来优化代码和提高编程效率。