学Python都应该了解的函数式编程
Python函数式编程
函数式编程(Functional
Programming) 或者函数程序设计， 是
一种编程范型。
它将计算机运算视为数学上的函数运算，
并且避免使用程序状态以及变量对象。
以上只是简单的函数式编程的概念，我们
只需简单了解即可。
在Python中， 函数式编程主要由几个函
数的使用构成：lambda() ， map() ，
reduce() ， filter() 等。
1.lambda函数
lambda函数， 又成为匿名函数。
lambda函数只能有一个表达式， 而不需
要写return来返回函数的值。当然， 匿
名函数也是一个函数对象，同样可以把匿
名函数赋值给一个变量。
也可以把匿名函数作为返回值来返回
可以看出， 变量f就是一个lambda函数
类型，需要使用f()来调用该函数。
2.map函数
map函数接收两个参数， 一个是函数，
个是Inter able(可迭代序列) ， map
函数依次将函数作用到序列的每个元素，
并把结果作为新的Inter able返回。
看一个例子：如图
一个简单的列表解析，把列表a的每个元
素都加2， 用map函数可以写为：如图
由于map函数返回的是一个惰性序列，
需要通过list() 等函数来调用它。
虽然上面的代码看起来比直接写for循环
要复杂，但是当数据量很大的情况下，
Python的for效率就不是很高了， 而
map的效率是可以接近C语言的。同时
代码也简洁很多，简直装X神器。
3.reduce函数
它和map有些像， 不过map是用于逐
一遍历， 而reduce函数是用来递归计算
的。
一个简单的序列求和
对列表a的各个元素依次求和，再看一个
自制的int() 函数的例子
这是Python内置函数int的用法
4.filter函数
它同样接收一个函数和一个序列，
filter() 把传入的函数依次作用于每个元
素， 然后根据返回值是True还是False
决定保留还是丢弃该元素。
使用这些函数，不仅可以让我们的代码更加简洁，
同时在大数据量或者计算密集时，能够大大提高效率。