函数式编程是一种编程范式，将计算机程序视为一系列函数的组合。与命令式编程强调如何执行任务不同，函数式编程关注的是程序的结果而不是执行的步骤。Python是一种多范式的编程语言，支持函数式编程技术。
函数是一等公民
在函数式编程中，函数被视为一等公民。这意味着函数可以像其他值一样被传递给其他函数，也可以作为返回值返回。
在Python中，函数可以被赋值给变量，可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值返回。这使得函数可以更灵活地组合和重用。
def add(x, y):
return x + y
def multiply(x, y):
return x * y
def run_operation(operation, x, y):
return operation(x, y)
result = run_operation(add, 3, 4) # 调用add函数
result2 = run_operation(multiply, 3, 4) # 调用multiply函数
高阶函数
高阶函数是指接受一个或多个函数作为参数，并返回一个函数作为结果的函数。它是函数式编程的关键概念之一。
Python中的内置函数map，filter和reduce是常用的高阶函数。
map函数接受一个函数和一个可迭代对象，将函数应用到可迭代对象的每个元素上，并返回一个新的可迭代对象。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
def square(x):
return x ** 2
squared_numbers = list(map(square, numbers))
filter函数接受一个函数和一个可迭代对象，返回一个满足条件的元素组成的新的可迭代对象。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
def is_even(x):
return x % 2 == 0
even_numbers = list(filter(is_even, numbers))
reduce函数接受一个函数和一个可迭代对象，将函数应用到可迭代对象的每个元素上，并返回一个单一的值。
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
def multiply(x, y):
return x * y
product = reduce(multiply, numbers)
匿名函数
匿名函数是一种不使用def关键字定义的函数，也称为Lambda函数。在函数式编程中，匿名函数常用于简单的操作，如映射和过滤。
在Python中，可以使用lambda关键字创建匿名函数。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
不可变数据
在函数式编程中，数据一般被视为不可变的，即不能在原地修改。这有助于减少副作用和提高代码的安全性。
Python中的数字、字符串和元组是不可变的。而列表和字典是可变的。
避免副作用
副作用是指函数对外部环境产生的改变。在函数式编程中，尽量避免副作用，使函数具有确定的输出，并且不会对外部状态产生影响。
而在命令式编程或面向对象编程中，副作用是常见的。例如，修改了全局变量、修改了对象的属性等。
尾递归优化
尾递归是指递归函数在最后一步直接调用自身。尾递归优化是一种技术，可避免递归函数导致的栈溢出问题。
在Python中，默认情况下，递归函数不会进行尾递归优化。但可以使用装饰器@functools.lru_cache来启用尾递归优化。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
总结
Python中的函数式编程技术为我们提供了一种将程序视为函数的组合的方法。通过将函数视为一等公民，使用高阶函数，匿名函数和避免副作用等技术，我们可以编写更灵活、可组合和易于理解的代码。同时，尾递归优化也可以提高递归函数的性能和可用性。在适当的场景下，函数式编程技术可以让我们的代码更加简洁、优雅和健壮。
本文来自极简博客，作者：红尘紫陌，转载请注明原文链接：Python中的函数式编程技术
