函数式编程：
特点：允许传递的参数是函数，且允许返回一个函数。
由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言，同样的输入可能输出不同，有副作用。纯函数式编程语言没有变量，输入和输出是确定的，无副作用。
1.高阶函数（Higher-order function）：
特点：高阶函数可以接受另一个函数作为参数，还可以把函数作为结果值返回。
变量可以指向函数，函数名也是变量, 所以可以作为参数传入函数。
1.1 内置的函数：函数作为参数
1%. map(func, *iterables) 【映射】
2%. reduce(function, sequence, initial=None) 【累计】
# 将迭代器经函数的处理返回一个新的迭代器，是一种映射。
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
# 返回 ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
#累计计算：把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579
from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
# 13579
# map()和reduce()合用：str’13579‘ 转化为int:13579
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
reduce(fn, map(char2num, '13579'))
# 整理为一个函数str2int，这些函数因为就一句也可以用匿名函数写
from functools import reduce
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
# 实现筛选功能
3%. filter(function, iterable) 【返回值是True则保留】
# 迭代的值
def _odd_iter():
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
def _not_divisible(n):
return lambda x: x % n > 0
# 定义一个生成器，不断返回下一个素数
def primes():
yield 2
it = _odd_iter() # 初始序列
while True:
n = next(it) # 返回序列的第一个数
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
# 打印30以内的素数:
for n in primes():
if n < 30:
print(n)
else:
break
# 找到回数
def is_palindrome(n):
start = 0
end = -1
while start < len(str(n))/2:
if str(n)[start] != str(n)[end]:
return False
else:
start += 1
end -= 1
return True
output = filter(is_palindrome, range(100, 200))
print(output)
# 排序
4%. sorted(iterable, key=None, reverse=False)
# 按照绝对值排序，key传入函数
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
# [5, 9, -12, -21, 36]
# 忽略大小写反向排序
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
2 返回函数
3 匿名函数
4 装饰器
5 偏函数