在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何应用Python进行函数式编程。你也将理解列表推导和其它模式的推导。
函数范式
在命令式范式中，通过为计算机提供一系列指令而后执行它们来实现工作。在执行这些指令时，能够扭转某些状态。例如，假如你最后将A设置为5，而后更改A的值。这时在变量外部值的意义上，你扭转了A的状态。
在函数式范式中，你不必通知计算机做什么而是通知他这个货色是什么。比方数字的最大公约数是什么，从1到n的乘积是什么等等。
因而，变量不能变动。一旦你设置了一个变量，它就永远放弃这种状态（留神，在纯函数式语言中，它们不是变量）。因而，函数式编程没有副作用。副作用指的是函数扭转它本人以外的货色。让咱们看一些典型Python代码的示例：
这段代码的输入是5。在函数式范式中，扭转变量是一个很大的禁忌，并且具备影响其范畴之外事物的性能也是一个很大的禁忌。函数惟一能做的就是计算一些货色并将其作为后果返回。
当初你可能会想：“没有变量，没有副作用？为什么这样好？“这个问题问得好，我置信大多数人对此感到纳闷。
如果应用雷同的参数调用函数两次，则保障返回雷同的后果。如果你曾经学习了数学函数，你就会晓得这个益处。这称为参照透明度。因为函数没有副作用，如果你正在构建一个计算某些事件的程序，你能够减速程序。如果每次调用func(2)都返回3，咱们能够将它存储在表中，这能够避免程序反复运行雷同的性能。
通常，在函数式编程中，咱们不应用循环。咱们应用递归。递归是一个数学概念，通常意味着“自我调用”。应用递归函数，该函数将其本身作为子函数反复调用。这是Python中递归函数的一个很好的例子：
有些编程语言也具备惰性。这意味着他们直到最初一秒才计算或做任何事件。如果你编写一些代码来执行2 + 2，函数程序只会在你真正须要应用后果时计算出来。咱们很快就会在Python中摸索惰性。
Map
为了了解，咱们先来看看迭代是什么。通常能够迭代的对象是列表或数组，但Python有许多不同的类型能够迭代。你甚至能够创立本人的对象，这些对象能够通过实现魔术办法进行迭代。魔术办法就像是一个API，能够帮忙你的对象变得更加Pythonic。您须要实现2个魔术办法能力使对象成为可迭代的：
第一个魔术办法“\_\_iter\_\_”（注：这里是双下划线）返回迭代对象，这通常在循环开始时应用。”\_\_next\_\_“返回下一个对象。
让咱们疾速进入一个终端调用下面的代码：
运行将会打印出
在Python中，迭代器是一个只有\_\_iter\_\_魔术办法的对象。这意味着您能够拜访对象中的地位，但不能遍历该对象。一些对象将具备魔术办法\_\_next\_\_而不是\_\_iter\_\_魔术办法，例如汇合（在本文前面探讨）。对于本文，咱们假如咱们接触的所有内容都是可迭代的对象。
当初咱们晓得什么是可迭代对象了，让咱们回到map函数。 map函数容许咱们将函数利用于iterable中的每一项。 Map须要2个输出，它们别离是要利用的函数和可迭代对象。
假如咱们有一个数字列表，如下所示：
咱们想要对每个数字进行平方，咱们能够编写如下代码：
Python中函数式的函数是具备惰性的。如果咱们不应用“list”，该函数将存储iterable的定义，而不是列表自身。咱们须要明确通知Python“把它变成一个列表”供咱们应用。
在Python中忽然从非惰性求值转向惰性求值有点奇怪。如果你在函数式思维形式中思考得更多，而不是命令式思维形式，那么你最终会习惯它。
当初写一个像“square(num)”这样的一般函数尽管很好，但却是不对的。咱们必须定义一个残缺的函数能力在map中应用它？好吧，咱们能够应用lambda（匿名）函数在map中定义一个函数。
Lambda表达式
lambda表达式是一个只有一行的函数。举个例子，这个lambda表达式对给定的数字进行平方：
让咱们运行它：
这看起来不像一个函数吗？
嗯，这有点令人困惑，但能够解释。咱们将一些货色调配给变量“square”。那这个呢：
通知Python这是一个lambda函数，输出叫做x。冒号之后的任何内容都是您对输出所做的操作，它会主动返回后果。
简化咱们的square程序到只有一行代码，咱们能够这样做：
所以在lambda表达式中，所有参数都在右边，你要用它们做的货色在左边。它有点乱。但事实是，编写只有其余函数式程序员能力浏览的代码会有肯定的乐趣。此外，应用一个函数并将其转换为一行代码是十分酷的。
Reduce
Reduce是一个将迭代变成一个货色的函数。通常，你能够在列表上应用reduce函数执行计算以将其缩小到一个数字。 Reduce看起来像这样：
咱们常常会应用lambda表达式作为函数。
列表的乘积是每个独自的数字相乘。要做到这一点你将编写如下代码：
然而应用reduce你能够这样写：
取得雷同的性能，代码更短，并且在应用函数式编程的状况下更整洁。（注：reduce函数在Python3中已不是内置函数，须要从functools模块中导入）
Filter
filter函数采纳可迭代的形式，并过滤掉你在该可迭代中不须要的所有内容。
通常，filter须要一个函数和一个列表。它将函数利用于列表中的每一项，如果该函数返回True，则不执行任何操作。如果返回False，则从列表中删除该项。
语法如下：
让咱们看一个小例子，没有filter咱们会写：
应用filter，能够这样写：
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高阶函数
高阶函数能够将函数作为参数并返回函数。一个非常简单的例子如下：
第二个返回函数的例子：
结尾我说过纯函数式编程语言没有变量。更高阶的函数使这变得更容易。
Python中的所有函数都是一等公民。一等公民被定义为具备以下一个或多个特色：
在运行时创立
在数据结构中调配变量或元素
作为函数的参数传递
作为函数的后果返回
Python中的所有函数都能够用作高阶函数。
Partial application
Partial application（也称为闭包）有点奇怪，但十分酷。您能够在不提供所需的所有参数的状况下调用函数。让咱们在一个例子中看到这一点。咱们想要创立一个函数，它承受2个参数，一个基数和一个指数，并返回指数幂的基数，如下所示：
当初咱们想要一个专用的平方函数，应用幂函数计算出数字的平方：
这无效，但如果咱们想要一个立方体性能呢？或者求四次方的性能呢？咱们能够持续写下它们吗？好吧，你能够。但程序员很懒的。如果你一遍又一遍地反复同样的事件，这表明有一种更快的办法来加快速度，这将使你不再反复。咱们能够在这里应用闭包。让咱们看一个应用闭包的square函数的示例：
是不是很酷！咱们能够只应用1个参数来调用须要2个参数的函数。
咱们还能够应用一个循环来生成一个幂函数，该函数实现从立方体始终到1000的幂。
函数式编程不是pythonic
您可能曾经留神到了，咱们想要在函数式编程中做的很多事件都围绕着列表。除了reduce函数和闭包之外，您看到的所有函数都会生成列表。 Guido（Python之父）不喜爱Python中的函数式，因为Python曾经有了本人生成列表的办法。
如果你在Python的交互环境下写入”import this“，你将会失去：
这是Python之禅。这是一首对于Pythonic意味着什么的诗。咱们想要波及的局部是：
There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.（应该尽量找到一种，最好是惟一一种显著的解决方案）
在Python中，map和filter能够执行与列表推导（上面探讨）雷同的操作。这突破了Python之禅的一个规定，因而函数式编程的这些局部不被视为“pythonic”。
另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个一般函数。 Lambda是语法糖。这两种说法是等价的。
一般函数能够执行lambda函数能够执行的所有操作，但它不能以相同的形式工作。 lambda函数不能实现一般函数能够执行的所有操作。
这是一个简短的论证，为什么函数式编程不能很好地适应整个Python生态系统。你可能曾经留神到我之前提到了列表推导，咱们当初将探讨它们。
列表推导
后面，我提到过你能够用map或filter做的任何事件，你能够用列表推导。列表推导是一种在Python中生成列表的办法。语法是：
让咱们对列表中的每个数字进行平方，例如：
咱们能够看到如何将函数利用于列表中的每一项。咱们如何利用filter呢？看看后面的代码：
咱们能够将其转换成一个列表推导，像这样：
列表反对if这样的语句。您不再须要将一百万个函数利用于某些货色以取得您想要的货色。事实上，如果你想尝试生成某种列表，那么应用列表推导看起来会更清晰，更容易。如果咱们想要将列表中每个0以下的数字平方怎么办？有了lambda，map和filter你会写：
这仿佛很长很简单。通过列表推导，它只是：
列表推导仅实用于列表。map,filter适宜任何可迭代的对象，那么这有什么用呢？你能够对你遇到的任何可迭代对象应用任何推导。
其余推导
你能够为任何可迭代对象创立一个推导。
能够应用推导生成任何可迭代的对象。从Python 2.7开始，您甚至能够生成字典（hashmap）。
如果它是可迭代的，则能够生成它。让咱们看一下最初一组的例子。
set是一个元素列表，在该列表中没有元素反复两次。
set中的元素没有程序。
您可能会留神到set（汇合）与dict（字典）具备雷同的花括号。 Python十分聪慧。依据你是否为dict提供值，它会晓得你是在写dict推导还是set推导。
总结
函数式编程好看而纯正。函数式代码能够很洁净，但也可能很乱。一些Python程序员不喜爱Python中的函数式编程。但我认为，你应该在解决问题时，应用最佳工具。
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