前言Python是一个非常容易上手的编程语言，它的语法简单，而且功能强大，非常适合初学者学习，它的语法规则非常简单，只要按照规则写出代码，Python解释器就可以执行下面是Python的入门教程介绍一下Python编程中的函数式编程，。
外婆看完都学会了，你也来看看吧！高阶函数定义：接收函数作为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数，高阶函数可以把函数作为参数传入另一个函数，这样的函数称为回调函数map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
reduce()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算filter()函数接收一个函数和一个序列，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。
sorted()函数可以对list进行排序，还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序例子：# map()函数deff
(x):return x * x # r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list# 就是说把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(r)) # [1, 4, 9, 16, 25]# reduce()函数from functools import reduce
defadd(x, y):return x + y # reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 print(reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])) # 25# filter()函数
defisEven(n):return n % 2 == 0# filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，就是将isEven函数作用于list的每一个元素，过滤出符合条件的元素
print(list(filter(isEven, [1, 2, 4, 5, 6, 9]))) # [2,4,6]# sorted()函数# sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序
# key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序 print(sorted([36, 5, -12, 9, -21])) # [-21, -12, 5, 9, 36]
# key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序 print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)) # [5, 9, -12, -21, 36]
# 字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于Z < a，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面 print(sorted([bob, about, Zoo, Credit])) # [Credit, Zoo, about, bob]
# 忽略大小写的排序 print(sorted([bob, about, Zoo, Credit], key=str.lower)) # [about, bob, Credit, Zoo]# 反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True
print(sorted([bob, about, Zoo, Credit], key=str.lower, reverse=True)) # [Zoo, Credit, bob, about]返回函数
定义：高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回例子：# 正常的一个求和函数defcalc_sum(*args): res = 0for n in args: res += n 。
return res # 返回求和函数的函数定义deflazy_sum(*args):defsum(): res = 0for n in args: res += n
return res return sum # 调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数 f = lazy_sum(1, 2, 3, 4) print(f) #
# 调用函数f时，才真正计算求和的结果 print(f()) # 10闭包：在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”
闭包的特点：返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行匿名函数定义：匿名函数就是不需要显式地定义函数，直接传入函数的参数和计算逻辑用lambda关键字表示匿名函数，例如lambda x: x * x冒号前面的x表示函数参数，冒号后面的x * x表示函数的返回值。
例子：# 匿名函数print(list(map(lambdax:x*x,[1,2,3,4,5])))# [1, 4, 9, 16, 25]# 匿名函数也可以赋值给一个对象f=lambda x:x*xprint(list(map(f,[1,2,3,4,5])))
# [1, 4, 9, 16, 25]装饰器定义：在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数在打印日志时，可以使用装饰器来对函数进行装饰，使得打印日志的功能可以复用。
例子：# 定义一个打印日志的装饰器，其中参数func是一个函数对象，返回值也是一个函数对象deflog(func):defwrapper(*args, **kw): print(call %s():
% func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper #调用log装饰器@logdefsum(x, y):return
x + y #调用sum函数,相当于调用了log(sum) print(sum(1,2)) # call sum(): 3偏函数定义：Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。
偏函数用来固定一个函数的某些参数，返回一个新的函数作用：当函数参数太多需要简化时，可以创建一个偏函数，固定住其中的一些参数，从而在调用时更简单例子：# int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换。
print(int(12345)) # 12345# 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10如果传入base参数，就可以做N进制的转换print(int(12345, base=8))
# 5349print(int(12345, 16)) # 74565# 定义一个int2()函数，默认把base=2传进去 def int2(x, base=2): returnint(x, base)
print(int2(1000000)) # 64print(int2(1010101)) # 85# functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2
import functools int2 = functools.partial(int, base=2) print(int2(1000000)) # 64# 创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数
int2 = functools.partial(int, base=2) # 实际上可以接收函数对象际上固定了int()函数的关键字参数baseprint(int2(100)) # 4 kw = {
base: 2 } print(int(100, **kw)) # 4# 当传入：时，实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边，也就是： max2 = functools.partial(max,
10) print(max2(5, 6, 7)) # 10# 相当于： args = (10, 5, 6, 7) print(max(*args)) # 10结束寄语恭喜你看完这篇Python教程，你已经超过99%的人了，学习编程一定要系统学习，关注我带你快速入门Python，提高工作效率！
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