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在日常编程中，我们大多使用 过程式编程，即一步一步地告诉计算机如何执行任务。但还有一种强大的编程范式叫做 函数式编程，它将问题分解成一系列函数来解决。
函数式编程的本质
以流水线工作为例，每个工人只负责一道工序，输入原材料，输出加工后的半成品，这就是函数式编程的核心思想。每个函数都是一个独立的单元，接收输入，处理数据，并返回结果，而不改变任何外部状态。
Python 函数式编程
Python 虽然不是纯粹的函数式编程语言，但它支持函数式编程的关键概念：
- 纯函数 (Pure Function): 纯函数是指，对于相同的输入，总是返回相同的输出，并且没有副作用，不会改变函数外部的任何状态。
# 纯函数示例
def add(x, y):
return x + y - 高阶函数 (Higher-Order Function): 高阶函数可以接受函数作为参数，或者返回一个函数作为结果。Python 内置的
map、filter、reduce就是高阶函数。
- map(function, iterable)：将函数应用于可迭代对象的每个元素，并返回一个新的迭代器。
- filter(function, iterable): 根据函数的返回值筛选可迭代对象的元素，返回一个新的迭代器。
- reduce(function, iterable[, initializer]): 将一个二元函数(接受两个参数)累计地应用到可迭代对象的元素上，最终返回一个单一的值。
# 高阶函数示例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 map 对每个元素加倍
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
# 使用 filter 筛选出偶数
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))- lambda 表达式: lambda 表达式可以用来创建匿名函数，通常用于简化代码，在高阶函数中使用非常方便。
# lambda 表达式示例
square = lambda x: x * x
print(square(4)) # 输出 16函数式编程示例
假设我们需要对一个列表中的数字进行如下操作: 过滤出偶数，然后将每个偶数平方，最后计算所有平方和。
过程式编程实现:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = 0
for number in numbers:
if number % 2 == 0:
result += number * number
print(result) # 输出 20函数式编程实现:
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(lambda x, y: x + y, map(lambda x: x * x,
filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
print(result) # 输出 20可以看到，函数式编程的代码更加简洁易懂，并且每个函数都只关注自己的任务，代码更易于测试和维护。
总结
函数式编程是一种强大的编程范式，它强调函数的纯粹性和数据的不可变性。在 Python 中，我们可以结合函数式编程和面向对象编程的优势，编写出更优雅、高效的代码。